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题名基于V形槽磨损状态预测的精研参数多目标优化
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作者
房丽雄
杨方燕
朱伏平
房锐
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机构
西南科技大学制造科学与工程学院
广汉市恒锐钢球制造有限公司
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出处
《精密成形工程》
北大核心
2024年第12期253-263,共11页
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基金
西南科技大学博士基金(19zx7164)。
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文摘
目的预测精研过程中V形槽的磨损,并联合多目标求解出不同状态下的最佳工艺参数,提高精研质量。方法以直径3.175 mm的440C轴承钢球为研究对象,基于磨损指标转换结果采集工况数据,建立BPNN磨损状态预测模型,通过BBD试验拟合精研质量指标与影响因素间的量化关系,构建钢球精研参数多目标模型,并基于MOPSO优化求解得到最佳工艺参数组合,并进行试验验证。结果成功构建磨损状态预测模型,相关性系数达0.9998,得到了多目标模型的Pareto最优边界,解集均匀分散在整个磨损周期,并且当压力为2485 N、转速为13.7 r/min、磨损值为1.37 mm时的最优尺寸、球形误差和表面粗糙度分别为3.1759 mm、0.108μm和0.0141μm。验证试验的成品尺寸和球形误差标准达到G5级,球表面粗糙度及表面缺陷标准达到G10级,对质量指标的预测精度均大于94%。结论所构建的模型能够实现磨损状态的准确预测和因素与指标间的量化表达,通过参数多目标模型求解出不同磨损状态的最佳工艺参数,能够有效提高全磨损周期的精研加工质量。
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关键词
轴承钢球
精密研磨
磨损状态预测
工艺参数优化
多目标粒子群(MOPSO)
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Keywords
bearing steel ball
precision lapping
wear state prediction
process parameters optimization
multi-objective particle swarm optimization(MOPSO)
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分类号
TH162.2
[机械工程—机械制造及自动化]
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