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结合面接触参数与加工工艺参数非线性关系特性分析

发布日期: 2020-08-01

来源: www.qdf0605.com

  • 资料大小: 2.13MB
  • 资料类别: 机械论文
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  • 更新时间: 2020-08-01
  • 发布者: 清道夫环保网

基本简介

结合面接触参数与加工工艺参数非线性关系特性分析

本文基于深度信念网,建立了加工工艺参数与结合面接触参数之间的非线性关系预测模型应用预测模型可实现输入加工工艺参数即可预测结合面的接触参数通过论文中开展的加工工艺参数与接触参数之间的规律研究可作为工程中指导结合面加工方式和加工参数选择的依据应用本文建立的结合面接触模型可实现考虑结合面影响的组合结构件性能分析从而提高组合结构件的整体性能。

由于加工参数和表面形貌参数之间的关系难以用数学公式表述通常的模型难以建立两者之间的关系。深度信念网具有较好的非线性映射能力其内部运算机制可以被视为黑箱模型而不被考虑在训练中通过调整神经网络的权值,实现输入与输出的非线性映射,从而通过已知的输变量加工工艺参数),实现对输出变量表面形貌参数的间接获取。

深度信念网(Deep Belief Networks,DBN)由一系列叠加的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)和一层BP网络构成其结构如图1所示。DBN的训练过程可以分为两步首先使用无监督学习方法训练每RBM,且每个RBM的输为上一个RBM的输出即每RBM都要单独训练确保特征向量映射到不同的特征空间时尽可能多的保留特征信息第二使用最后一层的BP网络接收最后一个RBM的输出用有监督的方式训练整个网络对其进行微调。在第一步中对每一层RBM的训练能确保本RBM层内的权值对特征向量的映射达到最优,而不能保证整个DBN是最优的因为其不能完全消除映射过程中产生的错误和不重要的信息,而多个RBM会逐渐弱化上一层网络产生的错误和次要信息,该过程可以看成对最后一层的BP进行参数初始化,能有效避免BP网络因随机初始化的参数造成容易陷入局部极小和训练时间过长的缺点。而使用第二步的反向传播网络能够将某些需要调整的信息自上而下传播给每一个RBM进而整个DBN网络已经证明在BP网络之前整个网络的效果已经比较好因此BP的作用是对整个DBN进行微调。

 结合面接触参数与加工工艺参数非线性关系特性分析

1 DBN网络结构

DBN训练过程中,底层的网络接收原始数据的特征向量自下而上的传递每一层提取数据的一个或多个方面的特征并把提取的特征作为下一层的输,在上层网络中形成更易分类的组合特征向量因此DBN是一个含有多隐含层的深度架构的神经网络。文献[10]证明增加网络中RBM的个数仍然能够保证整个DBN网络的稳定,且RBM个数越多能够使特征向量更加抽象化用于数据分类的训练结果也更精确但一般来讲使用2~3RBM的结果已经足够精确。

本文以对结合面参数影响较大的加工工艺参数切削切削速度、每齿进给量、轴向切削深度、刀尖圆弧半径磨削工件转速、进给量、切削深度为预测模型的输以影响表明形貌的参数分形维数D、分形粗糙度系数G为输出层通过对104组数据进行训练和测试验证了表面形貌参数预测结果的准确性。

应用上述分形维数分形粗糙度系数的预测结果本文采用分形理论考虑结合面形貌、材料属性、外部载荷等因素的影响将结合面接触简化为刚度阻尼模型为了实现非均匀压强下的结合面特性研究本文采用有限元软件计算结合面各单元压强值以压强值为输入进行结合面刚度、阻尼矩阵的推导推导流程如图2所示),推导过程如下

刚度、阻尼矩阵推导流程示意图 

2 刚度、阻尼矩阵推导流程示意图

(1)基于临界横截面积和微凸体横截面积大小分布公式推导结合面总真实接触面积同时推导了总接触载荷与单个微凸体最大横截面之间的关系。

(2)通过有限元的静态分析获得结合面表面各单元的压强值利用压强值与真实接触面积乘积求得总接触载荷。

(3)利用2 中求得的总接触载荷联立1中总接触载荷与单个微凸体最大横截面之间的关系计算单个微凸体最大横截面积。

(4)根据刚度定义推导单个微凸体的刚度值以单个微凸体最大横截面积和临界接触面积为积分上下线获取接触单元的总体刚度矩阵。

(5)通过计算单个微凸体的弹塑性应变能以单个微凸体最大横截面积和临界接触面积为积分上下限获取接触单元的弹塑性应变能通过阻尼与刚度之间的关系式推导单元的阻尼矩阵。

 

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