【摘 要】
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针对武器装备中薄壁零部件生产加工的高质量要求,本文从实际生产工艺路线的安排和基础的夹具设计开始,对零件进行受力变形分析和数控加工模拟仿真。应用非线性回归法、遗传算
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针对武器装备中薄壁零部件生产加工的高质量要求,本文从实际生产工艺路线的安排和基础的夹具设计开始,对零件进行受力变形分析和数控加工模拟仿真。应用非线性回归法、遗传算法和BP神经网络进行切削用量的优化,寻求切削用量三要素的最优组合,进而达到指导实际生产、降低表面粗糙度和减小生产成本的目的。本文以非线性回归方法建立了表面粗糙度的预测模型,然后联合加工成本建立多目标优化函数,考虑到机床和刀具的性能以及加工要求,限定切削用量三要素的选择范围,运用MATLAB软件中的遗传算法模块进行优参数化,来寻求最优解,并将最优解运用到具体零件实际生产加工中。再运用BP神经网络预测表面粗糙度,与实际加工所得的表面粗糙度进行比较,验证优化的有效性。
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