铣削残余应力的RBF宏观预测及分子动力学微观分析
为了通过预选切削参数来准确预测残余应力,从而提前调整切削参数以提高零件加工精度,分别从宏观预测和微观分析两个角度展开研究.宏观上为了提高残余应力预测精度,提出以45#钢为研究对象,构建优化扩展系数SPREAD后的径向基函数(RBF)神经网络,并将预测结果与实验值和有限元仿真值对比,证明了较有限元预测铣削残余应力而言,进行SPREAD优化后的RBF神经网络预测具有较高的准确性和优越性;微观上建立分子动力学(MD)模型,对相同条件下的铣削过程进行模拟仿真,将模拟结果与实验结果进行对比,发现残余应力在宏观上与微观之间存在负相关的潜在联系,为通过工艺处理调整工件微观结构以改善残余应力提供可行性验证.
表面残余应力、铣削、径向基函数、神经网络预测、分子动力学、仿真
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TG506;TP206(金属切削加工及机床)
国家自然科学基金51965035
2022-06-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
1385-1392