采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化磁粒研磨TC4彎管工藝參數(shù)

李文龍，陳燕，趙楊，呂旖旎

采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化磁粒研磨TC4彎管工藝參數(shù)

李文龍，陳燕，趙楊，呂旖旎

（遼寧科技大學(xué) 機(jī)械工程與自動(dòng)化學(xué)院，遼寧 鞍山 114051）

提高研磨TC4彎管內(nèi)表面質(zhì)量及加工效率，對(duì)磁粒研磨加工工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。首先設(shè)定最優(yōu)表面質(zhì)量為優(yōu)化的目標(biāo)，然后將影響磁粒研磨TC4彎管內(nèi)表面質(zhì)量的四個(gè)主要工藝參數(shù)作為優(yōu)化對(duì)象，對(duì)所要建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的個(gè)數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)，并選擇最優(yōu)值，之后建立反映TC4彎管內(nèi)表面粗糙度和主要工藝參數(shù)的非線性映射模型，最終使用遺傳算法得到TC4彎管內(nèi)表面粗糙度最優(yōu)值和磁粒研磨加工TC4彎管內(nèi)表面的最優(yōu)工藝參數(shù)組合，并且通過試驗(yàn)驗(yàn)證其預(yù)測(cè)結(jié)果的精確性。通過建立結(jié)構(gòu)為4-5-1的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并利用遺傳算法的預(yù)測(cè)，得到了磁粒研磨加工TC4彎管最優(yōu)工藝參數(shù)配置組合：磁極轉(zhuǎn)速為570 r/min，加工間隙為2.0 mm，磨料粒徑為178 μm（80目），進(jìn)給速度為80 mm/min。使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建的反映TC4彎管內(nèi)表面粗糙度與加工TC4彎管內(nèi)表面工藝參數(shù)之間的映射模型具有較好的精度，同時(shí)應(yīng)用遺傳算法全局尋優(yōu)得到了最佳的工藝參數(shù)，是一種準(zhǔn)確度較高的優(yōu)化磁粒研磨TC4彎管內(nèi)表面加工工藝參數(shù)的新方法。

磁粒研磨；彎管；內(nèi)表面；表面粗糙度；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法；TC4鈦合金

TC4鈦合金因其具有耐高溫、密度小以及比強(qiáng)度較高等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于航空航天和其他機(jī)械領(lǐng) 域[1]，用于制造一些精密儀器中的彎管或異型管等管路。彎管在加工過程中，外側(cè)因受到拉應(yīng)力的作用，會(huì)產(chǎn)生不可避免的彎裂，嚴(yán)重影響管件的使用壽命；內(nèi)側(cè)因受到壓應(yīng)力的作用，會(huì)產(chǎn)生褶皺，并且產(chǎn)生微裂紋。微裂紋的存在會(huì)引發(fā)應(yīng)力集中的問題，嚴(yán)重時(shí)會(huì)產(chǎn)生疲勞斷裂，使管件工作時(shí)的可靠性大大降低[2-7]。褶皺和粗糙嚴(yán)重影響了液體或氣體在管件內(nèi)的均勻流動(dòng)，易產(chǎn)生喘振等影響工作性能的不利因素[8-11]。因此，降低管件內(nèi)表面的表面粗糙度變得尤為重要。

相比其他特種加工工藝，磁粒研磨在加工彎管內(nèi)表面時(shí)，具有自適應(yīng)性、自銳性、升溫小、無刀補(bǔ)等優(yōu)點(diǎn)[12]。肖作義[13]提出了影響磁粒研磨的主要參數(shù)，分析了不同工藝參數(shù)對(duì)研磨之后表面質(zhì)量的影響。肖陽等[14]對(duì)磁力研磨鈦合金進(jìn)行了研究，并對(duì)其加工工藝參數(shù)進(jìn)行了分析，得到了較好的表面粗糙度值，但在選擇最優(yōu)工藝參數(shù)時(shí)，采用的是單因素實(shí)驗(yàn)方法，沒有考慮在降低工件表面粗糙度的過程中，各工藝參數(shù)之間存在著相互影響的作用。

基于磁粒研磨加工的特點(diǎn)以及表面粗糙度與工藝參數(shù)之間存在非線性的特征，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法，可預(yù)測(cè)最佳的工藝參數(shù)。與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高的預(yù)測(cè)精度、較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力和非線性映射能力。因此，本文在研磨試驗(yàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建能夠表達(dá)TC4彎管內(nèi)表面的表面粗糙度與加工工藝參數(shù)之間關(guān)系的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并采用遺傳算法預(yù)測(cè)最佳的工藝參數(shù)。

1 試驗(yàn)

1.1 原理

磁粒研磨加工彎管內(nèi)表面原理如圖1所示。在TC4彎管外部配置永磁極，利用磁力線能穿透非導(dǎo)磁材料的特性，在所要加工的彎管內(nèi)部形成磁場(chǎng)[15]。磁性磨料從管的端部放入管中，放置在管內(nèi)的磁性磨料在外部磁場(chǎng)的作用下，沿著磁力線排布，磁性磨料仿形貼附于工件內(nèi)表面形成磁粒刷[16]。外部磁極在皮帶的帶動(dòng)下做旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)，利用磁場(chǎng)力帶動(dòng)彎管內(nèi)部的磁性磨料與所要加工的管件發(fā)生相對(duì)運(yùn)動(dòng)。磁性磨料形成的磁粒刷在磁場(chǎng)力的作用下壓在工件內(nèi)壁，管件內(nèi)部的磁性磨料上切削刃的硬度遠(yuǎn)大于所加工的工件的硬度。在磁性磨料隨外部磁極轉(zhuǎn)動(dòng)的過程中，磨料上的切削刃會(huì)切入所加工的工件，從而起到對(duì)內(nèi)表面拋光的作用。

圖1 磁粒研磨加工彎管內(nèi)表面原理

1.2 裝置及條件

試驗(yàn)使用的磁粒研磨加工TC4彎管內(nèi)表面的裝置結(jié)構(gòu)如圖2所示，主體由多自由度機(jī)械臂和磁粒研磨裝置構(gòu)成。在對(duì)彎管進(jìn)行加工時(shí)，將彎管固定于工作臺(tái)上，將磁性磨料和適量的油性研磨液放入管件內(nèi)部，試驗(yàn)所使用的磁性磨料尺寸為150（100目）、178（80目）、250 μm（60目），加工時(shí)間為30 min。研磨裝置在機(jī)械臂帶動(dòng)下，沿著管件軸線方向往復(fù)運(yùn)動(dòng)，機(jī)械臂往復(fù)運(yùn)動(dòng)速度的調(diào)整精度為10 mm/min。研磨裝置通過皮帶與伺服電機(jī)配合，在伺服電機(jī)的驅(qū)動(dòng)下，帶動(dòng)研磨裝置使磁極旋轉(zhuǎn)，伺服電機(jī)的調(diào)整精度為10 r/min。本實(shí)驗(yàn)選用的管件為TC4彎管，管件尺寸為20 mm×18 mm（外徑×內(nèi)徑），試驗(yàn)時(shí)加工長度為80 mm。使用NdFeB(N35)永磁體，永磁體尺寸為15 mm×15 mm×10 mm。聚磁裝置采用尺寸為15 mm×15 mm×10 mm的碳素鋼，其錐度為25°。在彎管的內(nèi)部放置8 mm球形磁極作為輔助磁極。使用勞力恩SR-991珩磨油（油性）作為研磨液。將試驗(yàn)所使用的TC4管件沿軸向拋開，利用JB-8E表面粗糙度測(cè)量?jī)x對(duì)試驗(yàn)前、后的管件內(nèi)表面進(jìn)行記錄。采用VHX-500F超景深顯微鏡對(duì)其表面微觀形貌進(jìn)行觀察。

1.3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

選擇磁極轉(zhuǎn)速、加工間隙、磨料粒徑、進(jìn)給速度等4種工藝參數(shù)進(jìn)行研究。根據(jù)各工藝參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)值，選擇各個(gè)因素的取值范圍，試驗(yàn)方案見表1。利用線切割，將試驗(yàn)所使用的管件沿軸向剖開，利用粗糙度儀對(duì)工件原始表面多個(gè)部位進(jìn)行測(cè)量。由于工件內(nèi)圓周面表面粗糙度無較大差異，故采用多點(diǎn)測(cè)量取平均值的方法，確定最終的表面粗糙度值，其平均表面粗糙度值為1.34 μm。將剖開的工件復(fù)合固定，對(duì)管件內(nèi)表面進(jìn)行磁粒研磨加工，之后將固定的管件拆開，利用粗糙度儀重新測(cè)量，采用多點(diǎn)測(cè)量取平均值的方法確定加工后的表面粗糙度。通過加工前、后的表面粗糙度差值，可以直觀地反映磁粒研磨對(duì)管件加工的效果。

表1 試驗(yàn)方案

Tab.1 Experimental program

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立與測(cè)試

2.1 算法流程

由于磁極轉(zhuǎn)速、磨料粒徑、加工間隙、進(jìn)給速度這些加工參數(shù)，在降低工件表面粗糙度的過程中存 在著相互作用。因此，選擇一種具有良好容錯(cuò)性的數(shù)學(xué)方法，建立用于反映表面粗糙度與加工參數(shù)之間關(guān)系的數(shù)學(xué)模型就變得尤為重要。算法的流程如圖3 所示。

圖3 算法流程

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

BP（back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅有很強(qiáng)的容錯(cuò)性，還擁有不凡的非線性映射能力[17]。與傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型相比，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自我學(xué)習(xí)的能力，通過對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，從而建立可靠的數(shù)學(xué)模型，并且可以對(duì)發(fā)展的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模時(shí)，不可避免地存在一些不足，其隱含層的個(gè)數(shù)一般根據(jù)經(jīng)驗(yàn)計(jì)算[18]，而隱含層神經(jīng)元的數(shù)量不同，往往會(huì)使網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的精確性產(chǎn)生較大的偏差。當(dāng)隱含層神經(jīng)元不足時(shí)，網(wǎng)絡(luò)無法進(jìn)行充分的學(xué)習(xí)，不能保證訓(xùn)練后的準(zhǔn)確性；當(dāng)隱含層神經(jīng)元過多時(shí)，網(wǎng)絡(luò)易產(chǎn)生過度擬合的情況[19]。在對(duì)加工工藝參數(shù)和表面粗糙度的建模過程中，還需要對(duì)隱含層的個(gè)數(shù)進(jìn)行討論。

本模型為三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖4所示。使用磁極轉(zhuǎn)速、加工間隙、磨粒粒徑和進(jìn)給速度作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，將研磨前、后的表面粗糙度的差值Δ作為輸出。輸入層中的節(jié)點(diǎn)數(shù)=4，輸出層中的節(jié)點(diǎn)數(shù)=1。

由于每個(gè)工藝參數(shù)的數(shù)值在數(shù)量級(jí)上有所不同，故需要?dú)w一化處理各個(gè)參數(shù)[20]。將數(shù)據(jù)歸一化后輸入網(wǎng)絡(luò)，并且訓(xùn)練。輸入層與隱含層間使用‘tansing’函數(shù)進(jìn)行傳遞，隱含層與輸出層間使用‘purelin’函數(shù)進(jìn)行傳遞。將Levenberg-Marquardt算法作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練法。網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù)設(shè)置為200代，學(xué)習(xí)速率擬定為0.2，訓(xùn)練誤差設(shè)定為0.0001。目前，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)多采用經(jīng)驗(yàn)公式(1)來確定[21]。

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

式中：表示隱含層中的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，如果存在小數(shù)，則它需要向上進(jìn)一位；一般選取1~10的常數(shù)，因此隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)范圍為3~13。在獲得的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)中，選取使網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效果最佳的節(jié) 點(diǎn)數(shù)。

適當(dāng)?shù)碾[含層節(jié)點(diǎn)數(shù)可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度。當(dāng)選擇不同數(shù)量的隱含層節(jié)點(diǎn)時(shí)，預(yù)測(cè)的值將會(huì)存在不同程度的偏差。因此，將預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的誤差百分比平均值作為判斷隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)是否合理的依據(jù)，見式(2)。

從圖5中可以得出，當(dāng)隱含層節(jié)神經(jīng)元的數(shù)量為5，的值最接近0，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)誤差最小。可以推斷出，當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量是5時(shí)，預(yù)測(cè)精度最好。隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)量為5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖6所示。

圖5 不同隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的誤差百分比平均數(shù)

圖6 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的測(cè)試

隨機(jī)選擇15組數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在經(jīng)過訓(xùn)練后，可以用于表達(dá)非線性函數(shù)輸出[22]。其余5組數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合性能的測(cè)試，擬合結(jié)果如圖7所示?？梢钥闯?，除了第4組數(shù)據(jù)的誤差較大（9%）外，其余組的預(yù)測(cè)數(shù)值都和實(shí)際值相差不大。預(yù)測(cè)效果相對(duì)理想，反映了訓(xùn)練之后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備一定的精確性和較好的預(yù)測(cè)性。

圖7 隨機(jī)抽取樣本值與預(yù)測(cè)值結(jié)果對(duì)比

3 遺傳算法設(shè)計(jì)及驗(yàn)證

3.1 遺傳算法設(shè)計(jì)

在初始種群的選擇上，追求最佳效果。如果初始種群數(shù)量過于龐大，則會(huì)降低運(yùn)行速度，影響效率；如果初始種群太少，則有可能將最優(yōu)解忽略[25]。工藝參數(shù)范圍見表2，隨機(jī)生成200個(gè)個(gè)體，數(shù)值來自工藝參數(shù)的取值范圍，將它們作為初始種群。

表2 工藝參數(shù)取值范圍

Tab.2 Process parameter value range

將生成的個(gè)體傳入已創(chuàng)建完成的BP網(wǎng)絡(luò)模型，最后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的就是目標(biāo)函數(shù)值：

式中：net為已經(jīng)構(gòu)建好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；為目標(biāo)函數(shù)值；sim為仿真函數(shù)；為網(wǎng)絡(luò)的輸入。

選擇操作是把適應(yīng)度看作判斷的標(biāo)準(zhǔn)。個(gè)體的適應(yīng)度越高，則它排的位置越靠前，被選擇的可能性越大；相反，個(gè)體的適應(yīng)度越低，則排的位置越靠后，被選擇的可能性越低。經(jīng)過不停地選擇，從而不斷接近最優(yōu)解。交叉操作是隨機(jī)選定的個(gè)體重組和創(chuàng)造新個(gè)體。采用變異的操作隨機(jī)地將某個(gè)個(gè)體中的某一基因進(jìn)行變化，通過這種方式得到不同“子”個(gè)體。使用隨機(jī)遍歷抽樣法作為選擇算子，變異概率m= 0.05，交叉概率c=0.7，遺傳算法以迭代次數(shù)200次時(shí)終止。

利用遺傳算法具有全局尋優(yōu)的功能，在經(jīng)歷200次迭代遺傳與進(jìn)化，最終獲得了最佳的工藝參數(shù)。max=1.2147，即最優(yōu)的表面粗糙度為0.1253 μm。獲得磁粒研磨TC4彎管的最優(yōu)參數(shù)組合為：=[576.798, 1.7718, 172.9354, 77.364]。將網(wǎng)絡(luò)得到的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行圓整，因磁極轉(zhuǎn)速過高時(shí)，磁性磨粒在管件內(nèi)部 相對(duì)外部旋轉(zhuǎn)磁極會(huì)發(fā)生滯后現(xiàn)象，從而對(duì)研磨效果產(chǎn)生影響，故磁極轉(zhuǎn)速的圓整采用向下圓整的方法。磨料粒徑尺寸有國家標(biāo)準(zhǔn)，與網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)得到的粒徑 值相近的國家標(biāo)準(zhǔn)為178 μm（80目）。最終得到的最優(yōu)工藝參數(shù)：磁極轉(zhuǎn)速為570 r/min，加工間隙為2.0 mm，磨料粒徑為178 μm（80目），進(jìn)給速度為80 mm/min。

3.2 試驗(yàn)檢驗(yàn)

利用獲得的研磨加工工藝參數(shù)對(duì)TC4彎管內(nèi)表面進(jìn)行研磨，從而對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。利用JB-8E觸針式粗糙度測(cè)量?jī)x對(duì)加工之后的TC4彎管內(nèi)表面進(jìn)行測(cè)量，并使用超景深顯微鏡對(duì)其表面微觀形貌進(jìn)行觀察。在制造管件的過程中，由于加工手段的原因，會(huì)產(chǎn)生一些凹坑或凸起。從圖8a中可以看出，原始表面粗糙不平，并且具有較深的溝壑，其表面粗糙度為1.341 μm，如圖8b所示。利用獲得的最優(yōu)工藝參數(shù)進(jìn)行研磨，如圖8c所示。研磨之后其表面十分平整，其原始溝壑得到去除，并且呈現(xiàn)出致密均勻的狀態(tài)。經(jīng)測(cè)量，其表面粗糙度為0.113 μm，如圖8d所示。與預(yù)測(cè)值相接近，說明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法能夠較好地對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)并得到最優(yōu)值。

圖8 工件微觀形貌與粗糙度

4 結(jié)論

1）建立了磁粒研磨TC4彎管工藝參數(shù)與表面粗糙度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射模型，研究了不同隱含層神經(jīng)元數(shù)量對(duì)網(wǎng)絡(luò)誤差造成的不同影響。最后確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5時(shí)，本網(wǎng)絡(luò)的精度誤差最小。

2）利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4-5-1，并且通過預(yù)測(cè)得到了最優(yōu)的工藝參數(shù)和表面粗糙度。經(jīng)過實(shí)際驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，預(yù)測(cè)的最優(yōu)值與加工之后的測(cè)量值相差甚微。證實(shí)了創(chuàng)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一方面具備較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力，另一方面還擁有較好的準(zhǔn)確性。

3）通過已經(jīng)建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行遺傳算法全局尋優(yōu)，得到了磁粒研磨TC4彎管內(nèi)表面加工工藝參數(shù)的最優(yōu)配置組合，并且通過試驗(yàn)得到了較高的表面質(zhì)量。

[1] 劉詠, 王海兵, 黃伯云, 等. 機(jī)械合金化方法制備細(xì)晶鈦合金[J]. 中南工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2002, 33(3): 258-260. LIU Yong, WANG Hai-bing, HUANG Bo-yun, et al. Pre-paration of fine-grained titanium alloy by mechanical alloying method[J]. Journal of Central South University ofTechnology(natural science edition), 2002, 33(3): 258-260.

[2] 杜宇, 郭荻子, 劉偉, 等. CT20鈦合金薄壁管材數(shù)控冷彎成形行為研究[J]. 鈦工業(yè)進(jìn)展, 2014, 31(5): 10-13. DU Yu, GUO Di-zi, LIU Wei, et al. Research on defor-mation behaviors of CT20 titanium alloy thin-walled tubesduring numerically controlled bending[J]. Titanium industry progress, 2014, 31(5): 10-13.

[3] 張敬文, 鄂大辛, 李延民, 等. 彎模間隙對(duì)5A06管彎曲橫截面畸變及壁厚變化的影響[J]. 精密成形工程, 2012, 4(2): 19-22. ZHANG Jing-wen, E Da-xin, LI Yan-min, et al. Effects of clearance on cross sectional distortion and wall thick-ness variation of 5A06 tube[J]. Journal of netshape for-ming engineering, 2012, 4(2): 19-22.

[4] SHLYANNIKOV V N, TUMANOV A V, BOYCHENKO N V, et al. Loading history effect on creep-fatigue crack growth in pipe bend[J]. International journal of pressure vessels and piping, 2016, 139-140: 86-95.

[5] AMR A O, MOHAMED M M, HANY F A. Effect of local wall thinning on shakedown regimes of pressurized elbows subjected to cyclic in-plane and out-of-plane ben-ding[J]. International journal of pressure vessels and piping, 2015, 134: 11-24.

[6] YANG H, LI H, ZHAN M. Friction role in bending behaviors of thin-walled tube in rotary-draw-bending under small bending radi[J]. Journal of materials processing tech, 2010, 210(15): 2273-2284.

[7] LU Shi-qiang, FANG Jun, WANG Ke-lu. Plastic defor-mation analysis and forming quality prediction of tube NC bending[J]. Chinese journal of aeronautics, 2016, 29(5): 1436-1444.

[8] 李彥江, 張立圣, 劉永壽, 等. 飛機(jī)燃油管路壓力脈動(dòng)分析[J]. 飛機(jī)設(shè)計(jì), 2009, 29(5): 37-42. LI Yan-jiang, ZHANG Li-sheng, LIU Yong-shou, et al. Analasis of pressure surge in aircraft fuel pipelines[J]. Aircraft design, 2009, 29(5): 37-42.

[9] PISARENCO M, LINDEN B V D, TIJSSELING A, et al. Friction factor estimation for turbulent flows in corrugated pipes with rough walls[J]. Journal of offshore mechanics and arctic engineering, 2009, 133(1):011101-011109.

[10] 張昕, 紀(jì)昌知, 姜敏, 等. 相對(duì)粗糙度和雷諾數(shù)對(duì)90°彎管局部阻力系數(shù)的影響[J]. 水力發(fā)電學(xué)報(bào), 2013, 32(4): 88-93. ZHANG Xin, JI Chang-zhi, JIANG Min, et al. Influence of relative roughness and Reynolds number on local resis-tance coefficient of 90°-bend pipeline[J]. Journal of hyd-roelectric engineering, 2013, 32(4): 88-93.

[11] GORJI S, SEDDIGHI M, ARIYARATNE C, et al. A comparative study of turbulence models in a transient channel flow[J]. Computers and fluids, 2014, 89: 111-123.

[12] 嚴(yán)正偉, 陳燕, 宋宗朋. 添加柱形輔助磁極研磨彎管內(nèi)表面的試驗(yàn)研究[J]. 組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù), 2017(10): 141-145. YAN Zheng-wei, CHEN Yan, SONG Zong-peng. Study on the polishing of inner surface of bending pipe with the cylindrical auxiliary magnetic pole[J]. Modular machine tool & automatic manufacturing technique, 2017(10): 141- 145.

[13] 肖作義. 磁粒研磨加工機(jī)理的研究[J]. 機(jī)械制造, 2004, 42(12): 39-41. XIAO Zuo-yi. Study on the mechanism of magnetic par-ticle grinding[J]. Machinery, 2004, 42(12): 39-41.

[14] 肖陽, 孫友松, 陳光忠. 永磁場(chǎng)磁力研磨TC11鈦合金的實(shí)驗(yàn)研究[J]. 表面技術(shù), 2017, 46(2): 229-234. XIAO Yang, SUN You-song, CHEN Guang-zhong. Ex-perimental study of magnetic abrasive finishing of TC11 titanium alloy in permanent magnetic field[J]. Surface technology, 2017, 46(2): 229-234.

[15] 韓冰, 劉立鑫, 陳燕. 磁力研磨法加工彎管內(nèi)表面的工藝參數(shù)優(yōu)化[J]. 中國機(jī)械工程, 2015, 26(6): 814-817. HAN Bing, LIU Li-xin, CHEN Yan. Optimization of pro-cess parameters on magnetic abrasive finishing to inner surface of bending pipe[J]. China mechanical engineering, 2015, 26(6): 814-817.

[16] 陳燕, 李龍邦, 曾加恒, 等. 航空發(fā)動(dòng)機(jī)鈦合金導(dǎo)管內(nèi)表面精密研磨試驗(yàn)研究[J]. 航空制造技術(shù), 2018, 61(9): 40-46. CHEN Yan, LI Long-bang, ZENG Jia-heng, et al. Study on precision grinding of inner surface of titanium alloy pipe of aeroengine[J]. Aeronautical manufacturing technology, 2018, 61(9): 40-46.

[17] 顏七笙, 游泳, 楊志輝. BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與算法探討[J]. 科技廣場(chǎng), 2005(3): 36-38. YAN Qi-sheng, YOU Yong, YANG Zhi-hui. Discuss on algorithm and design of BP neural network[J]. Science mosaic, 2005(3): 36-38.

[18] 沈花玉, 王兆霞, 高成耀, 等. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層單元數(shù)的確定[J]. 天津理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2008, 24(5): 13-15. SHEN Hua-yu, WANG Zhao-xia, GAO Cheng-yao, et al. Determining the number of BP neural network hidden layer units[J]. Journal of Tianjin University of Technology, 2008, 24(5): 13-15.

[19] 朱旭東. BP網(wǎng)絡(luò)樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)研究[D]. 長沙: 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué), 2015. ZHU Xu-dong. Research on BP network sample data pre-processing technology[D]. Changsha: National University of Defense Technology, 2015.

[20] 柳小桐. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層數(shù)據(jù)歸一化研究[J]. 機(jī)械工程與自動(dòng)化, 2010(3): 122-123. LIU Xiao-tong. Study on Normalization of input layer data of BP neural network[J]. Mechanical engineering & automation, 2010(3): 122-123.

[21] 王嶸冰, 徐紅艷, 李波, 等. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定方法研究[J]. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展, 2018, 28(4): 31-35.WANG Rong-bing, XU Hong-yan, LI Bo, et al. Research on method of determining hidden layer nodes in BP neural network[J]. Computer technology and development, 2018, 28(4): 31-35.

[22] 徐新愛, 謝閏根. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法求非線性系統(tǒng)的最優(yōu)解[J]. 江西教育學(xué)院學(xué)報(bào), 2013, 34(3): 20-23. XU Xin-ai, XIE Run-gen. Optimal solution to nonlinear system based on the neural network genetic algorithm[J]. Journal of Jiangxi Institute of Education, 2013, 34(3): 20-23.

[23] 張敏輝, 賴麟, 孫連海. 基于遺傳算法的研究與Matlab代碼的實(shí)現(xiàn)[J]. 四川教育學(xué)院學(xué)報(bào), 2012, 28(1): 115-117. ZHANG Min-hui, LAI Lin, SUN Lian-hai. Research basedon genetic algorithm and implementation of matlab code[J]. Journal of Sichuan College of Education, 2012, 28(1): 115-117.

[24] 陳國龍, 蔡金錠. 遺傳算法在求解全局優(yōu)化問題中的應(yīng)用[J]. 福州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 1999, 27(5): 14-18. CHEN Guo-long, CAI Jin-ding. Application of genetic al-gorithm in solving global optimization problems[J]. Jour-nal of Fuzhou University (natural science edition), 1999, 27(5): 14-18.

[25] 唐世浩, 朱啟疆. 遺傳算法中初始種群與交叉?變異率對(duì)解的影響及其解決方案[J]. 科技通報(bào), 2001, 17(3): 1-7. TANG Shi-hao, ZHU Qi-jiang. The influence of initial population and crossover and mutation rate on solution in genetic algorithm and its solution[J]. Bulletin of science and technology, 2001, 17(3): 1-7.

Optimizing Technological Parameters of Magnetite Grinding TC4 Elbow by Neural Network and Genetic Algorithms

,,,

(School of Mechanical Engineering and Automation, University of Science and Technology Liaoning, Anshan 114051, China)

The work aims to optimize the process parameters of magnetic abrasive finishing to improve the magnetic abrasive finishing quality and processing efficiency of the inner surface of the TC4 elbow. Firstly, the optimum surface quality was set as an optimization target. Secondly, the four main process parameters affecting the inner surface quality of the magnetic abrasive finishing were taken as an optimization object, the number of nodes in the hidden layers of the neural network to be set up was tested to select optimal value. Thirdly, a nonlinear mapping model that reflects the internal surface roughness and main process parameters of the TC4 elbow was establish. Finally, by using genetic algorithm, the optimal surface roughness of TC4 elbow and the optimal technological parameter combination of magnetic abrasive finishing for TC4 elbow was obtained, and the accuracy of the prediction results was verified by experiments. By establishing a BP neural network with a structure of 4-5-1 and predicting with genetic algorithm, the optimal process parameter configuration of the TC4 elbow for magnetic abrasive finishing was obtained as follows: the magnetic pole speed was 570 r/min, the machining gap was 2.0 mm, the diameter of the abrasive was 178 μm (80 meshes) and the feed rate was 80 mm/min. The mapping model created by the BP neural network to reflect the surface roughness of the inner surface of the TC4 elbow and the process parameters of the inner surface of the TC4 elbow has good precision, and the optimum process parameter is obtained by global optimization with genetic algorithm. It is a new method with high accuracy to optimize the processing parameters of the inner surface of TC4 elbow of magnetic abrasive finishing.

magnetic particle grinding;elbow; inner surface; surface roughness; BP neural network; genetic algorithm; TC4 titanium alloy

2019-05-30；

2019-08-29

LI Wen-long (1995—), Male, Master, Research focus: precision and special processing.

陳燕（1963—），女，博士，教授，主要研究方向?yàn)榫芗庸づc特種加工。郵箱：laochen412@gmail.com

Corresponding author：CHEN Yan (1963—), Female, Doctor, Professor, Research focus: precision and special processing. E-mail: laochen412@ gmail.com

李文龍, 陳燕, 趙楊, 等. 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化磁粒研磨TC4彎管工藝參數(shù)[J]. 表面技術(shù), 2020, 49(6): 330-336.

TG356.28

A

1001-3660(2020)06-0330-07

10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2020.06.040

2019-05-30；

2019-08-29

國家自然科學(xué)基金（51775258）；遼寧省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（20170540458）；精密與特種加工教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金（B201703）

Fund：Supported by National Natural Science Foundation of China (51775258); Natural Science Foundation Plan Key Projects of Liaoning Province (20170540458) and Key Laboratory Fund of Ministry of Education for Precision and Special Processing (B201703)

李文龍（1995—），男，碩士研究生，主要研究方向?yàn)榫芗庸づc特種加工。

LI Wen-long, CHEN Yan, ZHAO Yang, et al. Optimizing technological parameters of magnetite grinding TC4 elbow by neural network and genetic algorithms[J]. Surface technology, 2020, 49(6): 330-336.