金属切削表面粗糙度的预测输出值
针对AISI 316不锈钢的切削进行理论分析及实验操作,目的在建立有关表面粗糙度的预测及切削参数的最佳化模式,
以取代传统的试误法。并根据此模式的基本架构,扩充加入其它输入参数与输出结果的关系,
建构出一个完整的切削加工资料库,可运用到各种切削加工中以决定其最佳制程参数的组合。
架构主要有三部份:实验程序、表面粗糙度预测模式及切削参数最佳化模式。在实验程序方面,
利用田口法规划切削速度、进给率、切削深度与刀鼻半径等四种切削参数的选择进行实验,
以求得表面粗糙度预测模式所需之训练范例与验证数据。此预测模式是利用倒传递类神经网路原理,
以Fortran程式语言自行撰写一个预测程式,并应用田口法求得类神经网路所需参数的最佳值而建构出。
模式建立后,只要输入一组上述四种切削参数值,即可得到表面粗糙度的预测输出值,
验证结果显示其平均误差为7.47%。
切削参数最佳化模式则是利用遗传学演算法程式,并应用田口法求得其程式参数之最佳值后所建构而得。
在满足所要求的表面粗糙度小于或等于1.0μm限制条件下,求取获得最大金属移除率时所对应的最佳切削参数组合,
结果显示此模式有很好的成果。
关键字:不锈钢、表面粗糙度、最佳化