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浅析适应神经模糊推理系统在脉冲电解加工中的应用

作者:2016-07-27 16:53文章来源:未知

  引言

  电解加工是现代特种加工的重要分支之一,它利用法拉第定律中阳极溶解的原理来去除材料,达到成型的目的。山于加工过程中原料是以离子方式溶解到电解液中,所以其具有无加工应力、工具无损耗、表面质量好等优点。特别对于难切削的导电材料和形状复杂的工件,有传统加工无法比拟的优势。而在电解加工过程中使用脉冲电流,可以改善恶劣的加工环境,获得良好的加工精度和表面粗糙度。虽然电解加工有诸多优势,但它却无法代替传统加工,因为它的加工环境非常复杂,极间间隙中有电化学溶解、电场、流场等多场肴加,并且受电压、电流、温度、电解液流速、浓度等多因素影响。使得电解加工系统成为一个复杂的、时变的非线性系统。通常对加工参数的控制需要加工人员靠经验来完成,这样对产品的加工质量和加工效率有很大的影响3。本文用实验数据建立ANFIS模型,通过输入数据预测输出数据,以减少产品开发阶段对这些参数进行调查所花费的时间。

  1自适应神经模糊推理系统模型生成

  自适应神经模糊推理系统是一种结合了模糊控制和神经网络新型机器学习系统。它基于模糊控制模型,应用神经网络的结构,通过神经网络自带的反向传播和最小二乘算法,来调整模糊隶属函数,并能自动产生模糊控制规则。相比于传统的神经网络,它的初始权是建立在模糊规则之上的。并且传统的神经网络,计算过程类似一个“黑箱”,而ANFIS系统是可见的,生成的未知规则方便人们进行研究,系统的能观性也尤为重要。

  在脉冲电解加工过程中电压、脉冲宽度、脉冲频率、进给速度、电解液流速5个因素对加工精度和效率有很大的影响。本实验选取电压、脉冲宽度、脉冲频率、进给速度、电解液流速5个因素作为系统输入,工件表面粗糙度和材料去除速度2项分别作为系统输出。建立两个五输入单输出的自适应神经模糊系统。

  2分析输入输出之间的关系

  2.1电解液压力一电压一加工速度

  随着电压增加,极间电流密度增加,从而增加材料溶解速度。电解液压力过高会使氢气泡减少,电导率提升,材料加工速度随之提升。过低的电解液压力会使极间升温,电导率会随着温度而升高,从而提高电流密度,加快加工速度。从斜率上可以看到,电解液压力对加工速度的影响比电压小得多。

  2.2电解液压力一脉宽一加工速度

  随着脉宽增加,电解加工速度增加。因为更长的脉宽意味着加工时间增加,从而使加工速度增加。观察曲线变化趋势,可以推断电解液压力与脉宽对加工速度的影响程度相当。

  2.3进给速度一频率一加工速度

  随着进给速度增加,材料加工速度增加。因为增加进给速度可以减小极间间隙,使工件表面带电离子流动速度增加,从而获得高的材料去除速度。频率在高频与低频段对电流密度会产生共性的效应,而电流密度是影响加工速度的直接原因。产生共性的原因应该与电解液压力类似,不同频率产生不同的压力波强度,较强的压力波可以改善极间环境,从而提高加工速度,而较弱的压力波会造成恶劣的加工环境并造成极间升温,从而导致加工速度增加。山于频率变化范围不大,所以对加工速度的影响远不及进给速度。

  2.4脉宽一进给速度一粗糙度

  脉宽和双电容充放电时间常数与电力线的长度成一定的比例关系,间隙内电力线长度最短,较短的脉宽有利于间隙内电容反复充放电,而距离较远的区域无法充放电,从而较低了杂散腐蚀的影响。同时随着脉宽增加,To。增加,To“随之减少。极间热量增加,从而使间隙工作环境恶化,导致粗糙度升高。并且随着To“减少,周期内电解反应产物不易排出,造成恶劣的加工环境,使粗糙度升高。高的进给速度可以降低粗糙度,因为高的进给速度使极间间隙减小,这样可以获得高的复制精度和粗糙度。相比之下,脉宽对粗糙度的影响比进给速度大。

  2.5电压一电解液压力一粗糙度

  电解液压力与电压在中间处使粗糙度达到最低。因为电解液压力过低,极间气泡率会升高,气泡搅乱极间加工环境,使表面各处加工速率不一致,从而无法获得好的粗糙度。而电解液压力过高会产生机械加工效应,使工件表面石墨粒子脱落,从而无法获得好的粗糙度。电压则需要根据其他工艺参数来选择,不宜过高也不宜过低。

  2.6频率一脉宽一粗糙度

  频率同样展现出了高频与低频对电流密度的共性特点,使中间处与脉宽形成“抛光点”,即粗糙度最低。使用ANFIS建立系统可以有效地找到“抛光点”,实验证明窄脉冲加工可以有效地提升加工精度。而频率的作用更多是改善流场,减小间隙,从而获得高的加工精度。高频窄脉冲是精细电解加工的研究方向之一。

  综合以上分析,对加工速度影响最大的因素为电压和进给速度,其次是脉宽,频率与电解液流速对加工速度影响较小。粗糙度随着脉宽减小而减小,而与其他4个因素无法建立单调的变换关系,需要通过建立ANFIS曲线来寻找到粗糙度的最小点。

  3结语

  本文对脉冲电解中的粗糙度和加工速度这对传统的pareto 解建立了 ANFIS 模型,并分析了它们与各主要输入之间的关系。这样可以根据加工者的需要,选择合适的输入参数,分别进行粗精加工等操作,减少了产品准备阶段花费的时间。

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