考虑材料性能参数波动的直线导轨矫直行程预测快速算法

作     者：王一函 

作者单位：武汉理工大学 

学位级别：硕士

导师姓名：凌鹤

授予年度：2022年

学科分类：080503[工学-材料加工工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

主      题：直线导轨 热处理 材料性能参数 矫直行程预测 快速算法 

摘      要：直线导轨作为机床的核心功能部件,其精度保持性与直线度是衡量机床性能的重要指标。热处理和矫直是直线导轨加工过程的关键工艺,其中,热处理在导轨表面产生的淬硬层改变了导轨的材料性能参数,对后续矫直行程预测产生重要影响。而且,热处理以后的导轨性能参数,即使是同一批次也不完全相同,存在一定程度的波动,这将直接影响矫直行程预测精度。本文以淬火后的单淬硬层分布的直线导轨为研究对象,以基于弹塑性理论所构建的矫直行程预测模型为基础,探究了材料性能参数与矫直行程之间的数学关系,针对材料为45号钢的某一类直线导轨,设计了一种能够适应材料性能参数波动的矫直行程快速算法。该算法对矫直实验和仿真数据进行深度挖掘,采用神经网络算法对矫直过程中材料性能参数进行精确识别,精确快速预测矫直行程,以提升矫直效率。主要研究内容和工作如下:(1)基于弹塑性弯曲理论,分析不同淬硬层分布的直线导轨压力矫直过程中随弯曲曲率的增加其截面应力的演变规律,建立导轨矫直过程中弯矩—曲率模型,进而形成含淬硬层的直线导轨矫直行程预测理论模型。研究发现,屈服强度比和相对厚度在很大程度上影响导轨截面的弹塑性分布状态,进而影响导轨矫直行程。(2)用响应面法设计以初始挠度、屈服强度比、相对厚度、矫直行程为影响因子,以残余挠度为响应值的仿真试验,并按照试验组进行有限元仿真。运用design-expert软件对仿真数据进行响应面模型分析,拟合材料性能参数与残余挠度之间的回归方程,建立材料性能参数与矫直行程之间的数学模型。(3)设计并实现直线导轨矫直行程预测快速算法。算法使用Python编程语言实现,以基于BP神经网络的材料性能参数识别模块为核心来适应材料性能参数的波动,以响应面法拟合的回归方程为模型计算矫直行程来提升行程预测的精度。(4)以单表面感应淬火后的直线导轨为实验对象,进行材料性能参数测量和压力矫直实验。通过硬度法测得直线导轨中频、高频感应淬火后的相对厚度和屈服强度比,为后续矫直实验确定参数取值。通过对比使用不同矫直行程预测方法进行矫直实验的导轨达到相同直线度所需的矫直次数,验证了矫直行程预测算法的快速性和准确性,以及响应面法所拟合的回归方程和BP神经网络识别参数模块的准确性。