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题名基于正交实验和数据驱动的喷丸表面完整性参数预测
被引量：14
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作者
吴少杰
刘怀举
张仁华
张秀华
葛一波
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机构
重庆大学机械传动国家重点实验室
上海恩太设备技术有限公司
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出处
《表面技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期86-95,共10页
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基金
国家自然科学基金(51975063)
重庆市自然科学基金重点项目(cstc2019jcyj-zdxmX0007)。
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文摘
目的探究喷丸工艺参数对18CrNiMo7-6滚子表面完整性的影响规律,得到喷丸工艺参数与表面完整性的映射关系,提高喷丸工艺的质量与效率。方法运用Python语言对Abaqus进行二次开发,建立喷丸仿真的随机多弹丸模型并进行了试验验证。设计正交实验研究喷射角度、喷射速度、弹丸直径、覆盖率及弹丸类型对残余应力与表面粗糙度的影响规律,并用随机森林算法得到各个工艺参数对喷丸综合效果的重要度值。以喷射角度、喷射速度、弹丸直径、覆盖率、弹丸类型、距表面深度为输入,残余应力和表面粗糙度为输出,建立基于神经网络的喷丸表面完整性参数预测模型。结果通过正交实验分析得到弹丸直径和喷射速度对表面粗糙度有显著影响。各个喷丸工艺参数对18CrNiMo7-6滚子的喷丸综合效果的重要度依次为:喷射角度0.249,喷射速度0.224,弹丸类型0.193,覆盖率0.173,弹丸直径0.161。在各个工艺参数范围内,较优的工艺参数组合为:喷射角度90°,喷射速度80 m/s,弹丸直径0.7 mm,覆盖率300%,弹丸材料为铸钢丸。基于神经网络的喷丸表面完整性参数预测模型的平均相对误差低于7%。结论基于神经网络的喷丸表面完整性参数预测模型可以较准确地表示喷丸工艺参数与表面完整性参数之间的映射关系,能够为喷丸工艺提供相关参考。
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关键词
喷丸强化
残余应力
表面粗糙度
正交实验
数据驱动
有限元仿真
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Keywords
shot peening strengthening
residual stress
surface roughness
orthogonal experiment
data-driven
finite element simulation
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分类号
TG668
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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