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文檔簡介
1、表面粗糙度是表征磨削加工質量的重要物理量,也是表面幾何微觀形貌的重要指標。由于國外技術保密,目前尚無公開發(fā)表的螺旋錐齒輪磨削加工表面粗糙度Ra值的計算公式。同時,螺旋錐齒輪齒面形狀極其復雜,導致加工時變數甚多,也無法對Ra值進行實時測量和控制,制約了生產的自動化程度。 本文介紹了磨削加工過程的幾種建模方法,概述了國內外錐齒輪磨削的現狀,并簡要介紹了現階段對表面粗糙度的研究情況。論文也對磨削加工螺旋錐齒輪齒面表面粗糙度的實驗條件及
2、實驗方案進行了介紹。實驗方案采用正交實驗法,減少了實驗次數,節(jié)省了實驗費用,并得到了比較精確的實驗結果。通過對正交實驗表數據的處理,結果表明:砂輪的線速度(vs)對表面粗糙度(Rα)的影響最為顯著,齒深進給量(αf)次之,砂輪進給速度(vf)對表面粗糙度的影響最小。 表面粗糙度與各種加工條件之間都是復雜的非線性關系,并且還受許多未知因素的影響。本文采用計算機技術和人工神經網絡相結合的方法研究螺旋錐齒輪齒面磨削加工的表面粗糙度。即
3、以磨削用量(vs,vf,αf)三要素為輸入量,磨削表面粗糙度(Rα)為輸出量,利用MATLAB神經網絡工具箱的相關函數建立BP神經網絡,用實驗數據對網絡進行訓練和測試。研究表明:用BP網絡可以實現磨齒工藝下螺旋錐齒輪齒面表面粗糙度的高精度預測。 論文最后在前人基礎上對砂輪結構作了更接近實際的假設,通過建立砂輪和齒面的數學模型,應用計算機數字模擬技術對磨齒過程進行了模擬,利用Matlab語言對砂輪和齒面的微觀形貌進行了仿真。在研究
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