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基于人工神经网络的高锰钢钻削温度和钻削力预测模型研究

李波

  近年来,随着现代制造业的快速发展以及我国铁路建设的持续稳健发展,铁路道岔机械加工市场将会在未来几年里保持稳定增长的速度。我国铁路道岔现在使用的材料主要为ZGMn13高锰钢,属于难加工材料,对高锰钢的研究仍然是一个重点课题。本文提出利用人工神经网络的新方法来研究高锰钢的钻削力和钻削温度。 本文应用人工神经网络技术,运用MATLAB设计了数据输入和结果显示界面,以高锰钢钻削中钻头直径、进给量、钻削速度为输入,以钻削力、扭矩、钻削温度为输出,采用三层BP神经网络结构,选择BP神经网络的各个参数,建立了高锰钢钻削力和扭矩预测模型以及钻削温度预测模型。 为了采集实验数据对预测模型进行训练和验证,本文设计了钻削力和扭矩数据采集实验系统和实验方案,采用新型硬质合金钻头钻削高锰钢完成实验并采集实验原始数据。根据现今加工铁路道岔钻削过程中钻头出现的问题,重新选择钻头材料,确定钻头的几何参数,采用整体式结构,设计出新型硬质合金钻头。 采用实验原始数据整理得到的训练数据样本和验证数据样本,通过训练数据样本对高锰钢钻削力和扭矩预测模型以及钻削温度预测模型进行训练,使其逼近精度达到精度要求,通过验证数据样本验证其泛化误差,达到精度要求可实现预测功能。模型便能对高猛钢钻削力、扭矩和钻削温度进行预测。……   
[关键词]:高锰钢钻削;BP人工神经网络;硬质合金钻头
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:大连交通大学2011年