纵-扭超声磨削陶瓷表面粗糙度拟合与预测模型

摘要：

为探究纵-扭超声振动对陶瓷磨削表面几何形貌的影响,以ZrO2陶瓷为研究对象,通过正交对比试验,以磨削表面粗糙度值为评价指标,采用多元线性回归分析法,建立普通磨削(OG)及纵-扭超声磨削(L-TUG)材料表面粗糙度拟合模型,研究工艺参数对表面粗糙度作用的主次顺序及影响程度;同时利用BP神经网络预测模型进行L-TUG表面粗糙度的优化求解.结果表明:在L-TUG中,主轴转速对粗糙度值影响最大,超声能量影响最小;在OG中,磨削深度对粗糙度值影响最大,主轴转速影响最小.BP神经网络模型预测误差在1.070％～9.396％内,且最优磨削参数组合获得的表面质量最好,可实现对L-TUG表面粗糙度值较高精度的智能预测.

关键词：纵-扭超声磨削、粗糙度、正交试验、BP神经网络

所属期刊栏目：50

分类号：TG506.5(金属切削加工及机床)

在线出版日期：2023-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：74-79