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作者：解舒元;陈松;李勇平;郭杰;张天浩;
单位：辽宁科技大学机械工程与自动化学院;
摘要：针对U75V重轨在磨削过程中最佳工艺参数难以选择的问题与磨削后表面粗糙度Ra的预测问题，将影响磨削进程的工艺参数（砂轮转速、砂轮进给速度、磨削深度）作为自变量，表面粗糙度作为因变量，建立PSO-ELM预测模型并寻求最佳工艺参数组合，最后将试验数据与预测结果进行对比得到R300、R80、R13轨面的最佳工艺参数组合：砂轮转速为3 154 r/min,3 225 r/min,3 196 r/min，进给速度为11.5 mm/min,10.3 mm/min,11.2 mm/min，磨削深度为0.15 mm,0.14 mm,0.14 mm。对最佳工艺参数进行实验验证，实验结果显示，R300轨面的表面粗糙度为Ra0.213μm,R80轨面的表面粗糙度为Ra0.188μm,R13轨面的表面粗糙度为Ra0.192μm。预测值与试验结果误差表明，R300轨面误差为8.9%,R80轨面误差为3.7%,R13轨面误差为6.8%。基于粒子群优化极限学习机预测模型实现对U75V重轨表面粗糙度的准确预测，应用粒子群算法所获得的最佳工艺参数组合提高了磨削质量。
关键词：重载钢轨;;参数优化;;PSO-ELM;;表面粗糙度
基金资助：辽宁省科技厅重点研发计划项目（2023JH2/101300218）;; 辽宁科技大学基金（2018FW05）
