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超声滚挤压轴承套圈的表层性能预测模型建立及工艺参数优化 被引量：10
1
作者 刘志飞 王晓强 +1 位作者 朱其萍 王排岗 《锻压技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期118-125,共8页
采用超声滚挤压技术对轴承套圈进行表面强化,为了提高其表层性能,实现对工艺参数的优化控制,以轴承套圈材料42CrMo钢为研究对象,通过超声滚挤压正交试验,建立了轴承套圈表层性能与加工参数(主轴转速、进给速度、振幅和静压力)之间的径向... 采用超声滚挤压技术对轴承套圈进行表面强化,为了提高其表层性能,实现对工艺参数的优化控制,以轴承套圈材料42CrMo钢为研究对象,通过超声滚挤压正交试验,建立了轴承套圈表层性能与加工参数(主轴转速、进给速度、振幅和静压力)之间的径向基(RBF)神经网络预测模型,并采用方差分析法和田口算法分析了工艺参数对表层性能(表面粗糙度、残余应力和硬度)影响的显著性,获取了表层性能的3组最优工艺参数组合,并利用试验和预测模型对最优参数组合进行了验证。结果表明:最优参数组合比正交试验结果中的最大残余压应力和硬度分别增加了0.59%和4.09%,比正交试验结果中的最小表面粗糙度减小了12.9%。 展开更多
关键词 超声滚挤压 轴承套圈 正交试验 表层性能 径向基神经网络 方差分析 田口算法
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基于综合评分与响应曲面法超声滚挤压加工参数优化
2
作者 石青松 徐红玉 +4 位作者 王晓强 田英健 付浩然 张旭 卢邑彪 《锻压技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期119-127,共9页
为综合改善轴承套圈的表面质量,以表面粗糙度、残余应力、显微硬度为评价指标,对42CrMo钢进行超声滚挤压正交试验。通过对加工参数各水平进行极差分析,得到其对42CrMo钢各表层性能评价指标的影响规律;基于熵权理论确定表面粗糙度、残余... 为综合改善轴承套圈的表面质量,以表面粗糙度、残余应力、显微硬度为评价指标,对42CrMo钢进行超声滚挤压正交试验。通过对加工参数各水平进行极差分析,得到其对42CrMo钢各表层性能评价指标的影响规律;基于熵权理论确定表面粗糙度、残余应力、显微硬度的权重,构建轴承表层性能综合评价体系,得出加工参数对综合表层性能的影响程度以及最优加工参数组合;通过响应曲面优化得到最优加工参数组合,与综合加权优化后的加工参数组合进行对比,并通过试验验证其准确性。结果表明:表面粗糙度、残余应力和显微硬度占综合表层性能的权重分别为:0.525、0.334和0.141,加工参数对综合表层性能的影响程度为:转速>静压力>振幅>进给速度;两种优化方式的对比试验结果表明,响应曲面的优化效果较好,其最优加工参数组合为:转速为160 r·min^(-1)、进给速度为38.8 mm·min^(-1)、振幅为21μm、静压力为539.4 N,实现了加工参数多目标优化的全局最优。 展开更多
关键词 超声滚挤压 表层性能 轴承套圈 综合评价体系 响应曲面优化
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基于PSO-BP的超声滚挤压轴承套圈表面加工硬化程度预测 被引量：5
3
作者 朱其萍 徐红玉 +2 位作者 王晓强 刘志飞 刘东亚 《锻压技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期190-196,共7页
为了提高轴承套圈表面质量、延长轴承使用寿命,对超声滚挤压加工参数与轴承套圈表面加工硬化程度之间的影响规律进行分析。提出采用PSO-BP神经网络模型进行预测,建立以加工过程中4个主要参数为输入、加工硬化程度为输出的神经网络模型,... 为了提高轴承套圈表面质量、延长轴承使用寿命,对超声滚挤压加工参数与轴承套圈表面加工硬化程度之间的影响规律进行分析。提出采用PSO-BP神经网络模型进行预测,建立以加工过程中4个主要参数为输入、加工硬化程度为输出的神经网络模型,采用粒子群优化算法对BP神经网络模型的权值和阈值进行优化,并对该模型进行了验证。结果表明:采用PSO算法优化的BP神经网络模型可有效地避免网络陷入局部最优的问题,具有更好的泛化能力,预测精度高,预测相对误差在0.5%以内,预测平均绝对百分比误差降低了0.378%。 展开更多
关键词 超声滚挤压 轴承套圈 加工硬化 BP神经网络 粒子群算法
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超声滚挤压轴承套圈表面残余应力预测模型建立 被引量：3
4
作者 刘志飞 王晓强 +2 位作者 朱其萍 王排岗 刘立波 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第4期61-64,69,共5页
为实现对超声滚挤压轴承套圈表面残余应力的合理预测,以轴承套圈为研究对象,进行正交试验设计,分别建立了残余应力与各加工参数之间的传统BP神经网络、改进BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)数学预测模型。通过对三种预测模型... 为实现对超声滚挤压轴承套圈表面残余应力的合理预测,以轴承套圈为研究对象,进行正交试验设计,分别建立了残余应力与各加工参数之间的传统BP神经网络、改进BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)数学预测模型。通过对三种预测模型进行对比分析,结果表明,轴承套圈表面残余应力预测模型预测精度由高到低依次是GA-BP、改进BP神经网络预测模型、传统BP神经网络预测模型;且GA-BP所建立的轴承套圈表面残余应力的预测模型的平均误差控制在2.58%,因此该预测模型可以进行不同参数下电轴承套圈表面残余应力的预测。 展开更多
关键词 超声滚挤压 表面残余应力 轴承套圈 预测模型
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超声挤压轴承-转子系统动力学特性研究 被引量：1
5
作者 姚红良 李文龙 +1 位作者 刘帅 闻邦椿 《动力学与控制学报》 2019年第2期185-190,共6页
现代旋转机械中转静子之间的相对转速越来越高、间隙越来越小,因此,如何有效地减少转静子接触面间的摩擦具有重要的意义.由于超声波悬浮技术的快速发展,超声挤压轴承逐渐被应用在小型或微型的旋转机械上.近场超声悬浮效应作为一种减少... 现代旋转机械中转静子之间的相对转速越来越高、间隙越来越小,因此,如何有效地减少转静子接触面间的摩擦具有重要的意义.由于超声波悬浮技术的快速发展,超声挤压轴承逐渐被应用在小型或微型的旋转机械上.近场超声悬浮效应作为一种减少振动的方法,具有超声悬浮、超声减摩等作用.超声挤压轴承是由压电陶瓷矩形薄片与金属铝薄壁圆筒组合而成;利用ANSYS软件对压电换能器进行了模态分析,得到其振型及谐振频率,由此确定压电换能器最佳工作的形状尺寸及频率.从气体润滑原理出发,推导出气体挤压膜雷诺方程,并运用有限差分方法对其进行简化求解.通过求解分析出当给定超声波频率时,超声悬浮力与悬浮间隙、超声波振幅等因素有关,其关系如下:超声挤压轴承的悬浮力随着悬浮间隙的增大而逐渐减小;随着超声波振幅的增大而逐渐增大.当超声频率一定时,探究超声轴承在不同悬浮间隙和不同超声振幅条件下对超声挤压轴承-转子系统的影响,对其进行动力学分析;之后又采用单一变量法进行试验研究证明其正确性.结果表明:该轴承可以达到稳定工作的效果,在压电换能器的谐振频率下工作时效果好且更加稳定. 展开更多
关键词 稳定工作 小型或微型的旋转机械 超声挤压轴承 转子系统 谐振频率
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