基于神經網絡的振動攻絲參數匹配數據庫研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、振動攻絲作為一種新型的工藝方法，在切削加工中逐步得到應用，取得了降低攻絲扭矩、提高螺紋加工質量、延長絲錐壽命等效果，在解決難加工材料的小直徑內螺紋的攻絲質量有著很好的應用前景。目前，振動攻絲技術還沒有廣泛推廣應用，而要推廣振動攻絲技術，優(yōu)化振動攻絲工藝參數尤其關鍵，本課題就是要開發(fā)一個基于神經網絡的振動攻絲參數匹配數據庫。 在分析振動攻絲的攻絲效率和攻絲質量的影響因素的基礎上，確立了振動頻率、切削速度和正反轉比例為振動攻絲的基本

2、工藝參數組，并在現有實驗設備的基礎上，選擇有代表性的材料進行攻絲實驗，采集基本工藝參數組與攻絲扭矩之間的關系數據并對數據進行分析。 利用神經網絡理論，基于MATLAB的神經網絡工具箱建立了振動攻絲扭矩值的預測模型，并以Q235加工M6螺紋為例，證明了該模型用于攻絲扭矩值預測的可行性。同時，為了彌補MATLAB在人機交互性能上的欠缺，建立MATLAB與Delphi之間的應用程序接口，將Delphi靈活強大的數據庫管理能力和MATL

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