磨料水射流单次铣削钛合金截面轮廓特征预测

摘要：

钛合金广泛应用于航空航天等领域,但存在加工困难和加工效率低的难题.磨料水射流技术具有冷态和能量密度高等特点,加工钛合金优势明显.为探究磨料水射流铣削钛合金的特性,综合考虑射流压力、磨料流量、靶距、射流角度和进给速度五个因素加工截面轮廓的影响,以TC4钛合金为试样进行单次铣削正交实验,并以截面轮廓最大深度hmax、最大宽度bmax和半深宽度b0.5为特征评价目标.首先通过量纲分析法建立了预测截面轮廓特征的经验模型,然后根据轮廓特征影响因素的非线性特点建立了BP神经网络预测模型,再引入PSO算法对模型的权重进行全局优化建立了PSO-BP预测模型.研究结果表明:三种模型预测的平均误差均小于10％,经验模型的预测精度高于BP网络模型,但低于PSO-BP网络模型.与BP网络模型相比,PSO-BP网络模型的hmax、bmax、b0.5的平均误差分别下降了25.09％、14.67％和9.66％,优化后的模型显著提高了截面轮廓特征预测的准确度,可为提高磨料水射流铣削钛合金效率提供工艺参数指导.

关键词：磨料水射流、钛合金、神经网络、粒子群算法、轮廓

所属期刊栏目：58

分类号：TG156(金属学与热处理)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;湖北省自然科学基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2023-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：296-305