基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前混合磨料水射流切割數(shù)據(jù)庫建立研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、由于加速機理的不同,前混合磨料水射流(ASJ)中磨料顆粒的速度遠大于后混合磨料水射流(AWJ)中磨料顆粒的速度,其切割能力可達AWJ的5-10倍。ASJ特別適用于各種金屬材料和非金屬材料的高精度高速度加工,并已成功應(yīng)用于半導(dǎo)體芯片制造行業(yè)。
　　本文對 ASJ技術(shù)的材料去除機理、切面余紋的成形機理進行了詳細(xì)的理論研究,并根據(jù)實驗結(jié)果將切面質(zhì)量差距明顯的上下兩段分開進行研究,通過正交分析計算切割參數(shù)對切割質(zhì)量的影響力排序,得出兩者之

2、間存在高度的非線性,采用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型很難創(chuàng)建其切割模型。因此,結(jié)合當(dāng)前國內(nèi)外磨料射流切割模型的研究成果,提出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建前混合磨料射流切割模型的課題。
　　本文在MATLAB環(huán)境下,實現(xiàn)對1060鋁合金的粗糙度預(yù)測、切割速度預(yù)測的模型建立,并通過了內(nèi)插、外推仿真驗證,證實該模型具有高度的擬合能力和泛化能力;為避免建模受到單一材料的局限,另外選擇建立關(guān)于材料304不銹鋼的粗糙度預(yù)測及速度預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其模型亦能滿足建

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