【摘 要】
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现代科技发展越来越快,对生活质量的要求越来越高,工业部门对零构件的性能也提高了要求。机械产品质量的好坏代表着一个国家综合国力的强弱,喷丸有利于改进机械零件表面的性
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现代科技发展越来越快,对生活质量的要求越来越高,工业部门对零构件的性能也提高了要求。机械产品质量的好坏代表着一个国家综合国力的强弱,喷丸有利于改进机械零件表面的性能,因此对机械零构件表面质量优劣的研究就尤为重要。本文选择2A11铝合金为进行射流喷丸强化试验的材料,研究起主要作用的工艺参数——喷丸压力、靶距和喷嘴移动速度对零件表面质量的影响情况。采集对喷丸效果起主要衡量作用的表面粗糙度、显微维氏硬度和残余应力等表面质量指标数据;以试验数据为依据,应用标准BP神经网络算法建立表面粗糙度预测模型,并与回归分析法和小波包方法模型的预测结果进行了分析对比,表明神经网络的预测效果更优;应用LM前馈神经网络和Elman反馈神经网络建立射流喷丸表面质量预测模型,对比两种方法预测所得数据,得出效果最优预测模型。在此基础上,采用VB和Matlab混合编程的方法搭建人机交互界面,用VB语言实现用户界面设计,Matlab软件实现复杂运算,通过二者的有机结合,实现了射流喷丸表面质量预测系统的软件开发。研究表明,相对其他几种模型,采用Elman反馈神经网络建立的预测模型训练时间更短,预测精度更高,更能满足工业上对喷丸表面质量预测精度的要求。据此建立的表面质量预测软件系统界面简洁,操作方便,具有较大的使用价值。
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