【摘 要】
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针对GH4169铣削过程,采用正交试验获得了不同刀具结构参数下的表面残余应力。利用遗传算法(GA)优化了BP神经网络的初始权值和阈值,提高了模型的收敛速度和预测精度,并提出应用GA-BP模型预测铣削残余应力的方法。研究了基于萤火虫算法(FA)进行工艺参数优化的方法,结合GA-BP预测模型,建立了铣削残余应力的GA-BP-FA参数优化模型,并以同时获得最小残余拉应力/最大残余压应力为目标,进行刀具几何参数的多目标优化。结果表明,采用优化后的刀具几何参数,可以获得X方向的最小残余拉应力、Y方向的最大残余压应力
【机 构】
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西北工业大学,海装驻西安地区第五军事代表室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51775444,52075451),航空科学基金(2019ZE053008),中国博士后科学基金(2020M683551)。
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针对GH4169铣削过程,采用正交试验获得了不同刀具结构参数下的表面残余应力。利用遗传算法(GA)优化了BP神经网络的初始权值和阈值,提高了模型的收敛速度和预测精度,并提出应用GA-BP模型预测铣削残余应力的方法。研究了基于萤火虫算法(FA)进行工艺参数优化的方法,结合GA-BP预测模型,建立了铣削残余应力的GA-BP-FA参数优化模型,并以同时获得最小残余拉应力/最大残余压应力为目标,进行刀具几何参数的多目标优化。结果表明,采用优化后的刀具几何参数,可以获得X方向的最小残余拉应力、Y方向的最大残余压应力
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