25、不同温度下K - 92陶瓷磨料射流加工的材料去除率分析

不同温度下K - 92陶瓷磨料射流加工的材料去除率分析

在现代制造业中,对高强度、低密度且难以加工的材料的需求日益增长。传统加工方法在加工这些材料时面临诸多挑战,如难以保证尺寸精度、加工效率低、成本高等。因此,非传统制造工艺应运而生,其中流体化床 - 热磨料射流加工(FB - HAJM)具有加工智能和高强度材料的潜力。本文将详细探讨使用K - 92陶瓷进行FB - HAJM加工时的材料去除率分析及经济可行性研究。

研究背景

随着航空航天和核工程等领域的发展,对难加工材料的需求不断增加。传统加工方法在加工这些材料时存在诸多不足,如难以保证尺寸精度、加工效率低、成本高以及会在工件上产生不良变形和残余应力等。因此,非传统制造工艺逐渐成为研究热点。

此前已有研究对压缩空气温度对材料去除率(MRR)和目标基板粗糙度的影响进行了探讨。例如,Jagannatha等人研究了苏打石灰玻璃板,发现使用磨料热空气射流能取得更好的效果。同时,在流化床 - 热磨料射流加工中应用热磨料的新思路也得到了验证,并且研究了磨料温度、床压力、离焦距离(SOD)和不同粒度等因素对加工性能的影响。

研究方法
实验设置

实验采用了基于流化床混合原理的加热混合腔,以实现空气和磨料的均匀混合,并减少热磨料切割边缘对工件表面的损伤。磨料通过加压粉末进料系统被送入加热混合腔,利用加热线圈将磨料加热到所需温度,并通过调节器进行控制。整个实验装置,包括水平平面运动(X - Y工作台)、垂直(Z轴)运动、流化床加热混合腔、喷嘴、喷嘴支架和加压磨料进料腔等,均通过CAD软件进行设计和组装。

材料与方法
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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