【摘 要】
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钛合金具有强度高和质量轻等优异的性能,被广泛应用到航空零部件中。由于钛合金属于难加工材料,导热系数低,传统机加工会造成加工表面产生机械应力、划痕等问题,加工表面质量差。电化学光整加工具有残余应力低和不受材料力学性能制约等特性,可以有效克服机加工的缺点。但是在电化学加工过程中,加工参数与加工目标之间关系复杂,结果难以预测,加工精度往往不能达到要求。研究加工参数对表面质量的影响规律,建立电化学光整加工
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钛合金具有强度高和质量轻等优异的性能,被广泛应用到航空零部件中。由于钛合金属于难加工材料,导热系数低,传统机加工会造成加工表面产生机械应力、划痕等问题,加工表面质量差。电化学光整加工具有残余应力低和不受材料力学性能制约等特性,可以有效克服机加工的缺点。但是在电化学加工过程中,加工参数与加工目标之间关系复杂,结果难以预测,加工精度往往不能达到要求。研究加工参数对表面质量的影响规律,建立电化学光整加工多目标优化模型,对提高钛合金表面质量具有重要意义。本文采用电化学光整加工的方法对TA15钛合金表面进行光整加工。通过控制变量法,分析了TA15钛合金表面粗糙度和材料去除率与加工参数的关系。结果表明,在加工间隙10mm、电流密度1.0A/cm~2、加工时间6min和电解液温度50～60℃的加工条件下,表面粗糙度降低至0.083μm左右,改善率可达90.3%。此外,建立了电化学光整加工的BP神经网络模型。针对BP神经网络算法本身的缺陷,采用思维进化（MEA）算法和列文伯格-马夸尔特（L-M）算法对模型进行改进,并对光整加工试验进行验证和预测。结果表明,改进后的模型粗糙度预测误差10.8%,预测精度提高了7.9%,材料去除率预测误差14.3%,预测精度提高了12.9%。并利用非线性函数验证了改进后模型具有更高的预测精度和稳定性。最后,将改进后的BP神经网络模型作为目标函数,采用遗传算法进行多目标优化计算。结果表明,粗糙度和材料去除率成反比,并得到了pareto最优解集,且试验结果与理论优化结果误差在8.2%以内,证明了所建立的多目标优化模型具有较高的预测精度和实际应用价值。
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