基于灰色模型的珩磨加工尺寸预测.docx
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1、本科毕业设计(论文)论文题目:基于灰色模型的圻磨加工尺寸预测此为Word版本,下载后可直接复制粘贴,需要的可以放心下载此为Word版本,下载后可直接复制粘贴,需要的可以放心下载摘要在气缸筒型零件加工中,珀磨是最后一道工序,其质量的好坏,将直接影响到产品的最终质量与性能,从而确保产品的加工精度。由于密磨加工中存在的上述特性,使得传统的工艺在加工时,会产生尺寸超差等问题。因此,有必要利用在线测量系统对加工过程进行实时监测,并对其参数进行修改,从而构建出适用于密磨加工的预测模型。针对在给磨过程中产生的尺寸误差,提出了一种基于灰色预测的方法。对其进行尺寸预测发现灰色模型适用于珀磨加工尺寸预测,并在其基
2、础上又运用了等维新息模型的方法进一步对圻磨加工的尺寸精度进行研究。最后通过相对误差对比发现等维新息模型比灰色模型对于给磨加工的预测精度更高。关键词:布磨加工;等维新患模型;尺寸预测论文类型:工程设计AbstractHoningmachining,asthefinalprocessofmachiningcylinderparts,directlyaffectsthefinalqualityandperformanceoftheparts,ensuringeffectiveimprovementofmachiningaccuracy.Thehoningprocesshasthesecharacte
3、risticsthatcanleadtoproblemssuchassizedeviationintraditionalmachining.Soitisnecessarytomonitorthemachiningprocessinreal-timethroughanonlinemeasurementsystemandcorrectparameterstoestablishapredictionmodelsuitableforhoningmachining.Thismethodhasbecomeoneoftheeffectivemeanstoensureprocessingquality.Int
4、hispaper,aimingattheproblemofhoningdimensionaccuracy,agreymodelisestablishedtopredictitsdimension.Basedonthegreymodel,theconceptofconstantdimensionnewinformationmodelisusedtofurtherstudythedimensionaccuracyofhoning.Finally,throughcomparison,itisfoundthatthepredictionaccuracyofconstantdimensionnewinf
5、ormationmodelishigher.Keywords:HoningProcessing;EqualDimensionalInnovationModel;SizePredictionThesisT,pe:MachiningDimension摘要IAbstractII目录In1绪论11.1 概述11.2 研究方法11.3 国内外研究现状22斯磨加工42.1 指磨加工的定义42.2 %磨加工原理42.3 玲磨加工的特点42.4 %磨的切削过程53灰色模型63.1 灰色模型的定义63.2 灰色模型的基本思想63.3 灰色系统理论63.4 灰色系统建立依据83.5 等维新息模型94柱塞套布磨加工
6、内径尺寸预测分析104.1 灰色GM(1,1)预测模型的建立104.2 柱塞套布磨加工内径尺寸预测114.3 柱塞套给磨加工内径尺寸预测分析结论15结论19参考文献20致谢211绪论1.1 概述测量零件的传统方法是拆除加工零件,并用测量设备替换,如果加工不符合精度要求,则需要将其重新安装在加工台上再次加工。因此,传统的统计质量控制方法StatisticsProcessingControl(SPC)无法满足现代制造业快速发展的要求。如果在加工过程中多注重加工参数,通过在线测量技术,可以检测到加工过程中获得的数据,这可以快速解决加工过程中质量不过关或精度不足的问题。但是在线测量技术有一个缺点,那就
7、是在加工的过程中会有延迟。针对机械制造中存在的时滞问题,采用尺寸预报补偿控制方法QualitypredictiveControl(QPC)o该模型具有预测未来生产规模、快速决策及对生产工艺进行实时最优等优点,能够有效地改善产品的生产品质,使产品符合现代生产工艺的需要。在进行了预计之后,对“产品控制”进行了改造,使之成为了“生产工艺控制”,即在对模型进行了测算并进行了预测,从而在将来得到某一特定的数据之后,用将来的数据反映出机床、工具、工件等的状态,即尺寸预报补偿控制技术FOreCaStComPenSatiOnControl(FCC)0实时决策和适应,不仅提高了加工质量,同时降低了废料的可能性,
8、还提高了零件加工效率。因此,智能质量控制方法已成为国内外机械制造领域研究的重点之一。如今,有许多类型的维度预测模型应用于机器领域,它们正在以不同的方式从单个模型演变为集成的复合模型。每个模型都有自己的特点,适用于预测的数据存在很大差异,因此我们无法概括预测模型。现如今,现有模型总是构建一个好的模型,然后预测数据量,因此无法充分利用模型的特性,无法预测已知数据。在本文中,基于对预测模型当前状态的研究,首先分析预测模型的应用,跟踪数据特征,预测性能优缺点。在搜索实时测量机器的维度后,了解了数据的趋势和不确定性,选择可以解决这些问题的模型,探索测量数据跟踪和响应性能的计算模型,以提高准确性预测构建模
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