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基于WOA–LSSVM的磁粒研磨表面粗糙度预测及工艺参数优化

编号:FTJS09594

篇名:基于WOA–LSSVM的磁粒研磨表面粗糙度预测及工艺参数优化

作者:宋壮 赵玉刚 刘广新 曹辰 刘谦 张夏骏雨 代迪 郑志龙

关键词: 磁粒研磨 正交试验 鲸鱼优化算法 最小二乘支持向量机 表面粗糙度

机构: 山东理工大学机械工程学院

摘要: 目的实现磁粒研磨过程中表面粗糙度值的准确预测,同时获得提高材料表面质量的最优工艺参数组合。方法通过自由降落气固两相流双级雾化快凝法制备CBN/Fe基磁性磨料,用于磁粒研磨试验。将316L不锈钢作为实验材料,以磁极转速n、加工间隙δ、进给速度v和磁性磨料粒径d为输入值,以表面粗糙度Ra为输出值,设计L25(54)正交试验。同时借助Matlab软件引入鲸鱼优化算法(WOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM),基于正交试验结果构建WOA–LSSVM的磁粒研磨表面粗糙度预测模型,并将输出值表面粗糙度Ra作为适应度,再次调用WOA对工艺参数进行全局寻优,获得最优工艺参数组合。使用优化得到的工艺参数组合进行试验,并与模型预测结果进行对比。结果根据正交试验构建的WOA–LSSVM表面粗糙度预测模型的均方根误差(RMSE)为0.003373,平均绝对百分比误差(MAPE)为2.814%。通过WOA寻优得到了最佳工艺参数组合,n、δ、v、d分别为1526.6907 r/min、1.527414 mm、1.0767327 mm/min、114.26052μm,此时获得的最佳表面粗糙度为0.063512μm。对寻优所得的工艺参数组合微调后进行试验,得到的表面粗糙度Ra为0.062μm,与模型预测值的相对误差约为2.44%。结论基于WOA–LSSVM的表面粗糙度预测模型拟合性能优良,可实现磁粒研磨的可控加工。使用磁粒研磨技术结合WOA的寻优结果可获得更优的表面质量。

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