基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的螺桿砂帶磨削表面粗糙度預(yù)測(cè)研究

董浩生，楊赫然，孫興偉，董祉序，劉寅

基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的螺桿砂帶磨削表面粗糙度預(yù)測(cè)研究

董浩生a,b，楊赫然a,b，孫興偉a,b，董祉序a,b，劉寅a,b

（沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) a.機(jī)械工程學(xué)院 b.遼寧省復(fù)雜曲面數(shù)控制造技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，沈陽(yáng) 110870）

探究工藝參數(shù)對(duì)螺桿轉(zhuǎn)子砂帶磨削表面質(zhì)量的影響規(guī)律。采用工件軸向進(jìn)給速度為100～300 mm/min、砂帶線(xiàn)速度為4.4～13.1 m/s、砂帶張緊壓力為0.2～0.3 MPa、磨削壓力為0.4～0.5 MPa、砂帶粒度為120～800目的工藝參數(shù)進(jìn)行螺桿轉(zhuǎn)子砂帶磨削正交實(shí)驗(yàn)，基于改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立螺桿轉(zhuǎn)子砂帶磨削后的表面粗糙度值預(yù)測(cè)模型，對(duì)磨削后的工件表面質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)及分析。在此基礎(chǔ)上采用預(yù)測(cè)模型針對(duì)各工藝參數(shù)對(duì)磨削質(zhì)量的影響規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。利用多因素磨削實(shí)驗(yàn)獲得預(yù)測(cè)樣本及對(duì)比樣本，對(duì)比結(jié)果表明，預(yù)測(cè)模型的平均訓(xùn)練精度約為93.38%，預(yù)測(cè)精度為92.46%。螺桿轉(zhuǎn)子砂帶磨削表面粗糙度值的單因素預(yù)測(cè)結(jié)果表明，工件表面粗糙度值隨著接觸輪正壓力及磨削裝置軸向進(jìn)給速度的增加而升高，隨著砂帶線(xiàn)速度及砂帶粒度的增加而降低。提出的算法可為選擇螺桿轉(zhuǎn)子砂帶磨削的工藝參數(shù)提供理論依據(jù)。適當(dāng)提高砂帶線(xiàn)速度及砂帶粒度、降低接觸輪氣缸壓力及磨削裝置軸向進(jìn)給速度可獲得較高的表面質(zhì)量。

磨削；表面粗糙度；麻雀搜索算法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)

隨著現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展，螺桿加工行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)也隨之升高[1-3]。影響螺桿性能的主要因素之一為表面粗糙度，目前由于沒(méi)有專(zhuān)用的商業(yè)軟件對(duì)磨削過(guò)程進(jìn)行系統(tǒng)分析[4]，因此以表面粗糙度為基礎(chǔ)的相關(guān)預(yù)測(cè)就顯得尤為重要[5-8]。目前，有學(xué)者通過(guò)分析工件表面樣貌來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)表面粗糙度的預(yù)測(cè)，也有學(xué)者利用智能算法對(duì)預(yù)測(cè)表面粗糙度進(jìn)行深入探討。劉瑤等[9]通過(guò)對(duì)磨削表面進(jìn)行建模來(lái)分析砂輪表面特征。張飛虎等[10]采用多元線(xiàn)性回歸擬合法得到法向磨削力的經(jīng)驗(yàn)公式，進(jìn)而確定了亞表面損傷深度預(yù)測(cè)模型的參數(shù)。Kong等[11]利用標(biāo)準(zhǔn)的葉斯線(xiàn)性回歸（BLR）建立了表面粗糙度預(yù)測(cè)模型，對(duì)銑削加工表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測(cè)。Pritima等[12]以粒子速度、防區(qū)外距離（SOD）和撞擊角作為輸入因子，通過(guò)響應(yīng)面法（RSM）實(shí)現(xiàn)了參數(shù)效應(yīng)和表面粗糙度優(yōu)化。Feng等[13]提出了一種基于刀具軌跡和加工表面響應(yīng)的表面粗糙度預(yù)測(cè)分析模型。Zhu等[14]根據(jù)磨粒的隨機(jī)性建立了鋁合金和碳化硅表面粗糙度的理論模型。李倫等[15]通過(guò)建立磨粒材料去除模型得到了粗糙度預(yù)測(cè)公式。劉國(guó)梁等[16]將符號(hào)規(guī)則與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合建立了表面粗糙度加工模型來(lái)預(yù)測(cè)表面粗糙度。李聰波等[17]提出一種基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)控銑削表面粗糙度預(yù)測(cè)方法，驗(yàn)證了基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)控銑削表面粗糙度預(yù)測(cè)方法的優(yōu)越性。裴洪等[18]分析探討了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的剩余壽命預(yù)測(cè)方法的未來(lái)研究方向。劉浩然等[19]利用改進(jìn)遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，縮短了傳統(tǒng)遺傳算法的運(yùn)算時(shí)間。Buldum等[20]提出了一種利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)AZ91D鎂合金車(chē)削表面粗糙度進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)的方法。蘇曉云等[21]利用粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了大理石加工表面粗糙度精確預(yù)測(cè)模型。高超等[22]以數(shù)學(xué)建模的方法對(duì)砂帶磨削進(jìn)行了預(yù)測(cè)。通過(guò)前人的研究成果，發(fā)現(xiàn)雖然對(duì)于工件表面粗糙度的預(yù)測(cè)已經(jīng)很深入，但是由于加工過(guò)程差異較大，且預(yù)測(cè)算法特點(diǎn)各異，因此對(duì)螺旋類(lèi)曲面表面粗糙度預(yù)測(cè)仍有深入研究的必要。

介于麻雀搜索方法具有運(yùn)算量少、易收斂等優(yōu)點(diǎn)，文中利用麻雀搜索算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值、閾值進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)螺桿砂帶磨削后粗糙度數(shù)值的樣本數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)不同工況下工件表面粗糙度數(shù)值，并用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證文中提出方法的有效性及準(zhǔn)確性，為磨削表面粗糙度預(yù)測(cè)提供理論指導(dǎo)，也為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用提供新的思路。

1 基于麻雀覓食優(yōu)化算法的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，但受初始權(quán)值影響較大，易導(dǎo)致每次訓(xùn)練的結(jié)果不同，從而很難實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)[23]。因此有必要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相應(yīng)優(yōu)化，從而達(dá)到提高訓(xùn)練速度、不易陷入局部極值的目的。

麻雀搜索優(yōu)化算法（SSA）是學(xué)者根據(jù)麻雀的覓食、躲避天敵等行為模擬出來(lái)的一種新型算法[24-25]。該算法于2020年由Xue等[26]提出，該方法通過(guò)模擬麻雀覓食過(guò)程，最終得到最優(yōu)種群值。文中利用麻雀搜索算法獲得最優(yōu)種群，并賦予BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值與閾值，并利用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)螺桿磨削加工后的表面粗糙度。

根據(jù)麻雀的行為特點(diǎn)，可以將麻雀種群分為發(fā)現(xiàn)者、跟隨者和警戒者3類(lèi)。發(fā)現(xiàn)者指在飛行過(guò)程中尋找食物的個(gè)體；跟隨者指其他跟隨發(fā)現(xiàn)者的個(gè)體；警戒者在種群中隨機(jī)選取出，如果一旦發(fā)現(xiàn)天敵在附近，會(huì)立刻放棄食物并且逃跑。

根據(jù)麻雀覓食優(yōu)化算法規(guī)則建立覓食數(shù)學(xué)模型，將麻雀的具體位置作為麻雀的唯一屬性，每個(gè)麻雀?jìng)€(gè)體會(huì)被定義為3種可能的個(gè)體：發(fā)現(xiàn)者、跟隨者和警戒者。在SSA當(dāng)中，根據(jù)覓食規(guī)則，每次迭代后，發(fā)現(xiàn)者的位置如式（1）所示。

對(duì)于跟隨者的執(zhí)行描述如式（2）所示。

式中：p是發(fā)現(xiàn)者目前的最優(yōu)位置；worst為全局最差的位置；是一個(gè)類(lèi)似的維列矩陣，每個(gè)元素隨機(jī)取值1或?1，并且+=T(T)?1。當(dāng)>/2時(shí)，表示第個(gè)跟隨者適應(yīng)度較低，沒(méi)有獲得食物來(lái)源，并且處于十分饑餓的狀態(tài)，這時(shí)就需要前往其他地方覓食以獲得能量。在種群中，假設(shè)警戒者個(gè)體占群體數(shù)量的10%～20%，這些警戒者個(gè)體初始位置是在種群中隨機(jī)選取的，其表達(dá)式見(jiàn)式（3）。

綜上，麻雀搜索算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法過(guò)程為：（1）初始化種群為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值閾值，設(shè)定迭代次數(shù)，設(shè)定發(fā)現(xiàn)者與跟隨者比例；（2）計(jì)算適應(yīng)度值并排序；（3）利用式（1）更新發(fā)現(xiàn)者位置；（4）利用式（2）更新跟隨者位置；（5）利用式（3）更新警戒者位置；（6）計(jì)算出適應(yīng)度值并在此更新麻雀群體位置；（7）判斷是否滿(mǎn)足終止條件，滿(mǎn)足則退出，所求最后群體即為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值閾值，否則重復(fù)執(zhí)行步驟（2）—（6）。SSA-BP的算法流程如圖1所示。

圖1 SSA-BP算法流程

2 多因素水平實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型對(duì)工件表面粗糙度預(yù)測(cè)情況的準(zhǔn)確程度，文中以自主研發(fā)的螺桿同步磨削裝置為依托（見(jiàn)圖2），針對(duì)螺桿凸面進(jìn)行自由式磨削砂帶磨削實(shí)驗(yàn)并獲取相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)用砂帶磨粒材料為120～800目的氧化鋁。

圖2 磨削實(shí)驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)

影響砂帶磨削質(zhì)量的工藝參數(shù)分別為工件速度g、砂帶速度s、砂帶張緊力s、磨削壓力m與砂帶粒度。文中采用單因素變換方式，將上述5個(gè)工藝參數(shù)設(shè)定為實(shí)驗(yàn)因素，每個(gè)因素選取5個(gè)數(shù)值進(jìn)行輪換（即取其中一因素控制變量，保證其他因素不變）。主氣缸控制磨削壓力，氣缸壓力變動(dòng)范圍為0～0.5 MPa，張緊氣缸控制張緊輪壓力，氣缸壓力變動(dòng)范圍為0～0.5 MPa。為保證磨削過(guò)程中砂帶與工件表面有足夠的接觸壓力，主氣缸壓力應(yīng)至少大于張緊氣缸壓力0.1 MPa，因此主氣缸壓力范圍選為0.4～ 0.5 MPa，而張緊氣缸壓力范圍確定為0.2～0.3 MPa。砂帶線(xiàn)速度通過(guò)主電機(jī)控制，線(xiàn)速度過(guò)低會(huì)影響磨削質(zhì)量及效率，過(guò)高則會(huì)影響裝置穩(wěn)定性，因此電機(jī)轉(zhuǎn)速范圍控制在500～1 500 r/min，由此可知砂帶線(xiàn)速度約為4.4～13.1 m/s。磨削裝置軸向進(jìn)給速度對(duì)螺桿砂帶磨削的效率及質(zhì)量均會(huì)產(chǎn)生影響，根據(jù)實(shí)驗(yàn)需求選擇速度范圍為100～300 mm/min。砂帶粒度根據(jù)螺桿磨削質(zhì)量要求，選為120～800目。

五因素五水平正交實(shí)驗(yàn)需要進(jìn)行25組，除砂帶粒度，其余各工藝參數(shù)在控制范圍內(nèi)均勻劃分為5個(gè)水平值，各實(shí)驗(yàn)參數(shù)列于表1。為更加全面探究工藝參數(shù)對(duì)磨削質(zhì)量的影響，考慮到在磨削實(shí)驗(yàn)中砂帶線(xiàn)速度對(duì)磨削質(zhì)量的影響較大，因此針對(duì)砂帶線(xiàn)速度變化增加實(shí)驗(yàn)，在正交實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上增加了15組實(shí)驗(yàn)，磨削實(shí)驗(yàn)共計(jì)40組。聯(lián)動(dòng)磨削加工時(shí)，工件繞自身軸線(xiàn)旋轉(zhuǎn)，砂帶在主動(dòng)輪的帶動(dòng)下高速運(yùn)動(dòng)，同時(shí)磨削裝置沿著工件軸向方向進(jìn)給。磨削完成后采用Taylor Hobson S3C型表面粗糙度測(cè)量?jī)x進(jìn)行測(cè)量，實(shí)驗(yàn)前后工件表面對(duì)比如圖3所示。磨削過(guò)程中具體輪換實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及實(shí)驗(yàn)最終測(cè)得表面粗糙度數(shù)據(jù)如表2所示，其中序號(hào)1—25為五因素五水平正交實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

表面粗糙度測(cè)量實(shí)驗(yàn)布置如圖4所示，圖5為單次粗糙度測(cè)量界面。為提高測(cè)量精度，在進(jìn)行表面粗糙度測(cè)量前，對(duì)示值誤差進(jìn)行校準(zhǔn)；測(cè)量過(guò)程中，在不同方位測(cè)量3次，并以3次測(cè)量結(jié)果的平均數(shù)值作為最終結(jié)果。

表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

Tab.1 Experimental parameter table

圖3 磨削前后加工對(duì)比

表2 磨削實(shí)驗(yàn)參數(shù)及表面粗糙度值結(jié)果

Tab.2 Grinding experimental parameters and surface roughness values

續(xù)表

圖4 S3C泰勒表面粗糙度測(cè)量實(shí)驗(yàn)布置

圖5 粗糙度測(cè)量表面痕跡

3 螺桿轉(zhuǎn)子砂帶磨削表面粗糙度值預(yù)測(cè)模型

按照如下步驟利用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)螺桿轉(zhuǎn)子砂帶磨削表面粗糙度值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1）首先需要對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將第2節(jié)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以矩陣形式進(jìn)行輸入，并且對(duì)其進(jìn)行歸一化處理，采用線(xiàn)性轉(zhuǎn)換，如式（4）所示。

樣本歸一化之后的數(shù)據(jù)分別作為SSA-BP的輸入（）與輸出（）。輸入為五維矩陣，所以設(shè)定輸入層單元個(gè)數(shù)為5；輸出為一維矩陣，則輸出層單元個(gè)數(shù)為1；根據(jù)式（5）計(jì)算出隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)=5。

式中：為隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；=5為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；=1為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；是常數(shù)，取值為[1,10]。

2）種群初始化。根據(jù)式（6）計(jì)算出初始化種群個(gè)體數(shù)量1=30，初始閾值數(shù)量2=6，初始種群數(shù)量=36。然后排列成一維行向量，將此行向量作為SSA–BP的初始化種群。

最大迭代次數(shù)會(huì)對(duì)整體運(yùn)算時(shí)間及預(yù)測(cè)精度產(chǎn)生影響，迭代次數(shù)過(guò)大會(huì)增加運(yùn)算成本，而過(guò)低會(huì)降低預(yù)測(cè)精度，且通常最大迭代次數(shù)不少于20，因此設(shè)定最大迭代次數(shù)為100；發(fā)現(xiàn)者比例通常占總體個(gè)數(shù)的10%～30%，在指定迭代次數(shù)前提下，發(fā)現(xiàn)者占比過(guò)低會(huì)導(dǎo)致尋優(yōu)精度降低，過(guò)高會(huì)影響算法整體運(yùn)算效率，文中取發(fā)現(xiàn)者比例_percent=0.2。

3）根據(jù)設(shè)定的發(fā)現(xiàn)者比例、種群數(shù)量，產(chǎn)生個(gè)發(fā)現(xiàn)者，將隨機(jī)產(chǎn)生的種群個(gè)體賦值給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到一組表面粗糙度預(yù)測(cè)值，以實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值的誤差函數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)，用來(lái)評(píng)價(jià)權(quán)值與閾值的優(yōu)劣程度。

4）每個(gè)個(gè)體需要根據(jù)覓食原則進(jìn)行尋優(yōu)，根據(jù)式（1）—（3）進(jìn)行位置更新。

5）當(dāng)誤差小于給定誤差時(shí)，生成新的麻雀位置矩陣，將矩陣中所有個(gè)體賦值給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閾值，并訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，得到表面粗糙度的預(yù)測(cè)值。

6）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的隱層激活函數(shù)采用tansig函數(shù)，輸出層激活函數(shù)采用logsig函數(shù)。

為驗(yàn)證文中提出算法的優(yōu)越性，將得到的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)與原始數(shù)據(jù)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)、GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)進(jìn)行比較。其中，BP、GABP初始化數(shù)據(jù)與SSA- BP相同，結(jié)果如圖6所示，具體誤差值列于表3。

圖6 訓(xùn)練結(jié)果對(duì)比

表3 預(yù)測(cè)結(jié)果誤差對(duì)比

Tab.3 Error comparison table of prediction results

根據(jù)圖6及表3可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、GABP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與文中提出的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法均能實(shí)現(xiàn)螺桿轉(zhuǎn)子砂帶磨削表面粗糙度值的預(yù)測(cè)。其中，表3中數(shù)據(jù)為初始實(shí)驗(yàn)粗糙度數(shù)據(jù)以及3種預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)粗糙度數(shù)值，誤差值為3種方法相對(duì)于原數(shù)據(jù)的誤差值。針對(duì)本次實(shí)驗(yàn)結(jié)果，文中提出的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的平均預(yù)測(cè)誤差為6.62%，低于GABP的9.01%以及經(jīng)典BP的9.81%。

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中的最后10組作為預(yù)測(cè)模型的對(duì)比數(shù)據(jù)，以對(duì)應(yīng)的參數(shù)為輸入變量，并使用SSA-BP預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，將預(yù)測(cè)出的數(shù)據(jù)與原實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果如圖7與表4所示。

圖7 預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

表4 預(yù)測(cè)結(jié)果數(shù)值對(duì)比

Tab.4 Numerical comparison of prediction results

根據(jù)圖7與表4可知，3種方法預(yù)測(cè)的數(shù)值對(duì)比實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中，平均誤差最小的為SSA-BP，其大小為7.54%，低于其他2種算法的平均誤差。由此可知文中提出的改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可對(duì)螺桿轉(zhuǎn)子的砂帶磨削表面質(zhì)量進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。此外，在對(duì)比實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，SSA-BP預(yù)測(cè)值普遍低于實(shí)驗(yàn)值，分析原因?yàn)閷?shí)際加工過(guò)程中，受到張緊輪彈性形變及砂帶與工件接觸的影響，導(dǎo)致張緊氣缸壓力及砂帶線(xiàn)速度低于理論值，而預(yù)測(cè)過(guò)程采用理論工藝參數(shù)進(jìn)行，故多組預(yù)測(cè)值略小于實(shí)驗(yàn)值。

5 單因素預(yù)測(cè)研究

為進(jìn)一步探究各加工參數(shù)對(duì)工件表面質(zhì)量的影響，利用SSA-BP對(duì)影響粗糙度的工藝參數(shù)進(jìn)行單因素預(yù)測(cè)，結(jié)果如圖8所示。因素常量選擇如下：m=0.5 MPa、s=0.3 MPa，s=8.7 m/s，g=200 mm/min，=120。

通過(guò)圖8可以看出，工件表面粗糙度值隨著正壓力氣壓的增加而變大，主要原因?yàn)榻佑|區(qū)域的壓力增大，導(dǎo)致磨粒磨損加劇，從而使表面粗糙度值變大。砂帶張緊力在一定范圍內(nèi)增加時(shí)，表面粗糙度總體呈現(xiàn)出降低的趨勢(shì)，主要原因?yàn)殡S著張緊力在合理范圍內(nèi)的增加，砂帶與接觸輪的相對(duì)滑動(dòng)得到有效控制，表面質(zhì)量得以提升。隨著砂帶線(xiàn)速度及砂帶粒度的增加，工件表面粗糙度降低，主要是由于兩者的增加均會(huì)使單位時(shí)間參與磨削的磨粒數(shù)目增加，從而使單顆磨粒所受切削力降低，從而提高了表面質(zhì)量。工件表面粗糙度值隨著磨削裝置軸向進(jìn)給速度的增加而變大，主要是由于隨著軸向速度的增加，磨粒在工件上的駐留時(shí)間降低，故磨削質(zhì)量降低。

圖8 工藝參數(shù)對(duì)工件表面粗糙度影響曲線(xiàn)

6 結(jié)論

為給螺桿轉(zhuǎn)子的砂帶磨削工藝參數(shù)的選擇提供理論指導(dǎo)，并提高螺桿轉(zhuǎn)子砂帶磨削表面粗糙度值預(yù)測(cè)精度及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的預(yù)測(cè)精度，提出了基于麻雀搜索算法（SSA）的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并由此建立螺桿轉(zhuǎn)子砂帶磨削表面粗糙度值預(yù)測(cè)模型，得到如下結(jié)論。

1）利用麻雀搜索算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值、閾值進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)螺桿轉(zhuǎn)子砂帶磨削表面粗糙度的預(yù)測(cè)。為驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性與實(shí)用性，進(jìn)行了螺桿轉(zhuǎn)子砂帶磨削實(shí)驗(yàn)，并與GA優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有較高的訓(xùn)練精度及預(yù)測(cè)精度。

2）運(yùn)用建立的預(yù)測(cè)模型探究了磨削工藝參數(shù)對(duì)加工質(zhì)量的影響規(guī)律，得到了工件表面粗糙度值隨著正壓力氣壓及磨削裝置軸向進(jìn)給速度的增加而增加，隨著砂帶張緊力氣壓、砂帶線(xiàn)速度及砂帶粒度的增加而降低的結(jié)論。表明所提出的預(yù)測(cè)模型可對(duì)螺旋類(lèi)曲面砂帶磨削表面粗糙度值預(yù)測(cè)提供理論指導(dǎo)。

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Surface Roughness Prediction of Screw Belt Grinding Based on Improved Neural Network Algorithm

a,b,a,b,a,b,a,b,a,b

(a. College of Mechanical Engineering, b. Key Laboratory of Numerical Control Manufacturing Technology for Complex Surfaces of Liaoning Province, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China)

This paper aims to explore the influence of process parameters on the surface quality of screw rotor abrasive belt grinding. The orthogonal experiment of screw rotor abrasive belt grinding is carried out for the axial feed speed of workpiece is 100～300 mm/min, the linear speed of abrasive belt is 4.4～13.1 m/s, the tension pressure of abrasive belt is 0.2～0.3 MPa, the grinding pressure is 0.4～0.5 MPa and the mesh number of abrasive belt is 120～800. Based on the improved neural network algorithm, the prediction model of surface roughness value after screw rotor abrasive belt grinding is established to predict and analyze the surface quality of the workpiece after grinding. On this basis, the influence of process parameters on grinding quality is predicted and analyzed by using the prediction model. Using multi-factor grinding experiments to obtain prediction samples and comparison samples, the comparison results show that the average training accuracy of the prediction model is about 93.38% and the prediction accuracy is 92.46%.The single factor prediction results of screw rotor abrasive belt grinding surface roughness value show that the workpiece surface roughness value increases with the increase of contact wheel positive pressure and axial feed speed of the grinding device, and decreases with the increase of abrasive belt linear speed and abrasive belt mesh. It can be seen from the above research results, the proposed algorithm can provide a theoretical basis for the selection of process parameters of screw rotor abrasive belt grinding. Higher surface quality can be obtained by appropriately increasing the linear speed and mesh number of the abrasive belts, reducing the cylinder pressure of the contact wheel and the axial feed speed of the grinding device.

grinding; surface roughness; sparrow search algorithm; neural network prediction

TH161+1

A

1001-3660(2022)04-0275-09

10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2022.04.028

2021-05-08；

2021-09-30

2021-05-08；

2021-09-30

遼寧省自然科學(xué)基金指導(dǎo)計(jì)劃（2019-ZD-0206）；遼寧省“興遼英才計(jì)劃”（XLYC1905003）；中央引導(dǎo)地方科技發(fā)展專(zhuān)項(xiàng)資金（2020JH6/10500048）；國(guó)家自然科學(xué)基金（52005347）；遼寧省博士啟動(dòng)項(xiàng)目（2019BS181）

The Guiding Plan of Liaoning Natural Science Foundation (2019-ZD-0206); Liao Ning Revitalization Talents Program(XLYC1905003); The Central Government Guides Local Science and Technology Development Special Fund Projects：Capacity Building of Key Laboratory of Complex Surface NC Manufacturing Technology in Liaoning Province (2020JH6/10500048); the National Natural Science Foundation of China (52005347); Liaoning Provincial Doctoral Program (2019BS181)

董浩生（1997—），男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)槟ハ鞅砻妗?/p>

DONG Hao-sheng (1997—), Male, Postgraduate, Research focus: grinding surface.

楊赫然（1983—），男，博士，講師，主要研究方向?yàn)閺?fù)雜曲面數(shù)字化制造技術(shù)與裝備。

YANG He-ran (1983—), Male, Doctor, Lecturer, Research focus: complex surface digital manufacturing technology and equipment.

董浩生, 楊赫然, 孫興偉, 等. 基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的螺桿砂帶磨削表面粗糙度預(yù)測(cè)研究[J]. 表面技術(shù), 2022, 51(4): 275-283.

DONG Hao-sheng, YANG He-ran, SUN Xing-wei, et al. Surface Roughness Prediction of Screw Belt Grinding Based on Improved Neural Network Algorithm[J]. Surface Technology, 2022, 51(4): 275-283.

責(zé)任編輯：蔣紅晨