28、磨料水射流加工与机器人手臂拓扑优化：技术解析与成果展示

磨料水射流加工与机器人手臂拓扑优化：技术解析与成果展示

在工业制造领域，磨料水射流加工（Abrasive Water Jet，AWJ）和机器人手臂的设计优化一直是备受关注的话题。磨料水射流加工技术在复合材料层压板加工中具有重要应用，而机器人手臂的拓扑优化则有助于实现轻量化和结构优化。下面将详细介绍这两方面的研究内容。

磨料水射流加工复合材料层压板性能预测

在磨料水射流加工E玻璃/乙烯基酯411树脂层压板的实验研究中，采用了全因子设计，改变了加工参数（横向速度、压力和靶距），以获得不同的切口锥角θ和表面粗糙度Ra结果。同时，运用回归分析和人工神经网络（ANN）技术来预测加工性能。

• 模型预测能力 ：研究结果表明，回归分析和ANN模型都能以可接受的精度对θ和Ra进行充分预测。由于平均绝对百分比误差（MAPE）值均在≤10%的范围内，所有模型都可归类为高精度预测模型。不过，从性能标准来看，ANN在预测θ和Ra方面比多元回归产生了更好的结果。回归方法能有效地模拟AWJ加工性能，但可能无法准确描述决策因素与响应之间存在的复杂非线性关系。而ANN可以从非线性关系中学习，无需涉及数学复杂性或对输入和输出之间的函数形式进行先前假设。
• 优化结果 ：将θ和Ra的ANN结构用作遗传算法（GA）的适应度函数，在横向速度（A）、压力（B）和靶距（C）的搜索范围内进行优化，以确定保证过程响应最小化的这些参数的最优值。单目标优化问题可表述为：
  • 最小化θ = F1(A, B, C)；
  • 最小化Ra = F2(A, B, C)；
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