合金因其在高切削速度下的快速機械加工性而廣泛用于航空航天器和現代汽車。本文提出了一種新的人工網絡優化，用于在最小加工時間 ( T _m ) 和主要加工成本下預測計算機數控 (CNC) 中的一個部件的表面粗糙度 ( Ra )。

在 Matlab 編程環境中構建了一個人工網絡，基于 4-12-3 多層感知器 (MLP)，用于預測Ra、T _m和C，與切削速度、v _c、切削深度、a _p，以及每轉進給量，f _r。AZ61 合金工件在精車后的輪廓是第一次使用人工神經網絡構建實驗值v _c、a _p和f _r的范圍。

三維估計向量的全局最小長度用以下坐標定義：Ra = 0.087 μm，T _m = 0.358 min/cm ³，C = $8.2973。同樣，也估算了相應的精車參數：切削速度v _c = 250 m/min，切削深度a _p= 1.0 mm，每轉進給量f _r = 0.08 mm/rev。

人工模型實現了可靠的表面粗糙度預測精度為±1.35%。

今天，許多行業，如機械工程、汽車制造、機床制造和航空航天工業等，都使用車削。精車、銑削  和磨削 的主要質量參數之一是表面粗糙度。AZ 61 鎂合金由于其輕質結構而廣泛用于工業 。它們的基本特性主要取決于它們的六邊形網格結構。這些合金用于汽車工業中的許多鑄造部件 ，例如鑄造鎂發動機機體，因為六角形金屬材料的塑性變形比立方金屬更復雜 。AZ 61 鎂合金也廣泛用于許多航空航天器和現代汽車，部分原因是這些合金的高切削速度 。除了表面質量外，在加工 AZ 61 鎂合金等昂貴材料時，盡量減少資源使用也是一個重要目標。必須同時確保單位體積的最小加工時間和最小表面粗糙度Ra。

盡管一些研究提出了表面粗糙度預測模型，但他們無法解決確定將產生最佳表面粗糙度的切削參數的問題。

然而，以建立最佳切削模式為目標的研究是有限的，因為它們只考慮表面粗糙度而不考慮其與加工性能和單位體積的加工時間，這在加工 AZ 61 鎂合金等昂貴材料時是無法接受的。

因此，本研究的目的是建立 AZ61 鎂合金的車削條件，以提供最小單位體積加工時間T _m、最小表面粗糙度Ra和最小加工成本C。

發布者：cyanbat    發布時間：2022-06-05 10:49:56       上一篇: 關于深圳的精密加工廠家    下一篇: 鎂合金材料對加工性能的影響