基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲振動銑削光學(xué)玻璃表面粗糙度預(yù)測模型研究.pdf

1、光學(xué)玻璃材料特點是脆性大、硬度高、斷裂韌性低,為典型的難加工材料,采用傳統(tǒng)的加工方法難以實現(xiàn)高效精密加工。光學(xué)玻璃銑削加工方法與傳統(tǒng)磨削加工相比效率高、周期短,但加工時產(chǎn)生的切削力較大,已加工表面質(zhì)量較差。因此,本文對光學(xué)玻璃的加工將采用超聲振動銑削加工方式,以有效的減小加工中的切削力和切削熱,提高加工效率,縮短加工周期,改善已加工表面質(zhì)量。
　　表面粗糙度是衡量超聲振動銑削光學(xué)玻璃已加工表面質(zhì)量的重要指標(biāo),通過建立超聲振動銑削光

2、學(xué)玻璃表面粗糙度預(yù)測模型,可以為優(yōu)化超聲振動銑削參數(shù)提供依據(jù)。本文分析了銑削加工表面粗糙度的影響因素,在傳統(tǒng)的銑削表面粗糙度經(jīng)驗公式的基礎(chǔ)上推導(dǎo)出超聲振動銑削的表面粗糙度經(jīng)驗公式。
　　本文以超聲振動銑削光學(xué)玻璃表面粗糙度預(yù)測為主要內(nèi)容,利用 XH714B立式加工中心進(jìn)行ZK1光學(xué)玻璃材料加工試驗,進(jìn)行了多組單因素試驗和兩組多因素正交試驗,研究分析了超聲振動銑削加工表面粗糙度在各影響因素作用下的結(jié)果。本文中影響因素主要考慮了主軸轉(zhuǎn)

3、速、每齒進(jìn)給量、切削深度等加工參數(shù),振動頻率及振幅等超聲振動參數(shù)以及刀具半徑等。
　　本文通過不同超聲振動參數(shù)的兩組多因素正交試驗,得到了超聲振動銑削光學(xué)玻璃表面粗糙度在多個影響因素共同作用下的變化規(guī)律,并根據(jù)試驗數(shù)據(jù)建立了超聲振動銑削光學(xué)玻璃表面粗糙度的預(yù)測模型。本文中特別引進(jìn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論作為表面粗糙度預(yù)測模型建立的理論基礎(chǔ),并采用結(jié)合了 ACBP的 LMBP算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及隱層節(jié)點的構(gòu)造進(jìn)行改進(jìn)。同時建立了非線性