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作者：卢明明;刘宇强;林洁琼;杨亚坤;孙少毅;
单位：长春工业大学机电工程学院;苏州迈智诺智能装备科技有限公司研发部;
摘要：该研究旨在精确预测磁流变抛光K9玻璃加工过程中的材料去除率，并找到最佳工艺参数组合。采用了响应面法(RSM)与粒子群优化算法(PSO)相结合的方法建立了材料去除率预测模型，并进行了最优工艺参数的搜索。首先，利用响应面法构建了动态预测模型，将工件转速、偏摆速度和工作间隙作为输入，K9玻璃的材料去除率作为输出，并研究了工艺参数与材料去除率之间的交互影响。随后，利用粒子群优化算法进行全局寻优，并通过实验验证了最优工艺参数。结果表明：构建的动态预测模型具有高精度，相关系数R~2=0.988 7,调整决定系数R_(adj)~2=0.938 8。各工艺参数与材料去除率均存在交互作用，但工件转速与工作间隙的交互作用影响最小。粒子群优化算法寻优得到的最佳工艺参数组合为：工件转速600 r/min、偏摆速度102 mm/min、工作间隙2.5 mm。预测的K9玻璃的材料去除率为0.739μm/min,实际为0.719μm/min,误差仅为2.8%。该研究为磁流变抛光K9玻璃的材料去除效率动态预测及工艺参数优化提供了一定的指导意义。
关键词：K9;;磁流变抛光;;响应曲面法;;粒子群优化算法;;材料去除率;;动态预测
基金资助：吉林省科技厅重点研发项目(20240302037GX);; 吉林省教育厅科研项目(JJKH20230751KJ);; 吉林省高性能制造与检测国际合作重点实验室(20220502003GH)
