木塑复合材料铣削加工表面粗糙度及其预测模型的研究

在木塑复合材料（WPC）的加工过程中,加工精度低、切削表面质量差等问题时有发生,而切削力和切削温度对刀具的寿命和加工表面质量有着非常重要的影响。采用硬质合金单齿柄铣刀对木塑复合材料进行铣削试验,研究主轴转速、进给速度、切削深度等切削参数对切削力、切削温度、加工表面粗糙度的影响。在试验数据的基础上,采用BP神经网络建立了WPC加工表面粗糙度的预测模型。结果表明,随着主轴转速增大,WPC的切削力减小,切削温度增大,表面粗糙度减小;随着进给速度增大,WPC的切削力增大,切削温度减小,表面粗糙度增大;随着铣削深度增加,WPC的切削力增大,切削温度增大,表面粗糙度逐渐增大。建立的预测模型具有较高的精度,能够用于WPC铣削加工表面粗糙度的预测,为提高WPC加工表面质量、刀具使用寿命提供了理论和实践指导。     

圆锯片横向变形与加工表面锯痕高度

由于锯片与锯切工件之间的摩擦引起锯片边缘温度升高,对圆锯片进行适张处理提高了锯片的横向刚度和动态稳定性.该文应用远红外温度传感器测试锯片沿半径方向的温度分布,两个激光位移传感器分别测量了锯片在外边缘模拟加热条件下锯片的横向变形和锯切工件上的锯痕高度,研究分析了不同温度分布、转速、进给速度、径向槽分布和适张状态下锯片横向变形与锯痕高度的关系.结果表明,当锯片外边缘受热发生热压曲变形后,锯片在锯切表面残留的锯痕波峰高度明显增大,锯切质量下降;锯片外缘开径向槽和锯片经适张处理后,使锯片外缘的热变形明显减小,并使锯片在锯切加工表面残留的锯痕波峰高度降低.      

硬质合金齿圆锯片锯切刨花板的研究

本文就硬质合金齿圆锯片的参数和影响刨花板锯切质量的因素进行分析。从而探讨了锯齿角度参数、锯片几何参数、切削速度与进给速度等的选择,以及锯片的技术处理。     

电链锯锯切试验台设计及影响锯切性能因素的遴选

根据电链锯锯切机理,以锯切比功为锯切性能主要评价指标,以切削力、进给力、进给速度、链轮轮轴扭矩、链轮轮轴转速为电链锯锯切试验台的主要功能参数,在借鉴已有研究成果基础上,设计了电链锯锯切试验台.以红松、杨木两个树种木材作为试材,采用3种不同的锯链对试材进行锯切试验,应用多因素正交试验、单因素试验对电链锯锯切指标影响因素进行分析,检测电链锯锯切试验台性能.结果表明:设计的锯切试验台,结构设计合理,能够完成目标参数的测定.各因素对切削力的影响,由大到小依次为锯口长度、锯切深度、含水率、切削速度;各因素对锯切比功的影响,由大到小依次为锯口长度、含水率、切削速度、锯切深度.单因素影响试验表明,木材含水率、锯口长度、锯切深度的增加均会导致电链锯锯切过程中切削力和进给力的增加,切削速度对切削力和进给力的影响较小;锯口长度、锯切深度的增加会导致锯切比功降低,含水率、切削速度的增加会导致锯切比功增加.保持较低的木材含水率、较高的电机转矩、较大的锯口长度、较大的锯切深度,可获得更高的锯切效率;在试验范围内,当含水率为10％、锯口长度为20 cm、锯切深度为10 mm、切削速度为14 m/s时,电链锯取得最优锯切效率.     

云杉木材表面砂光参数优化

通过安排1次正交试验和1次单因素试验,分析砂光参数对云杉木材表面粗糙度的影响,结果表明:砂带粒度对云杉木材表面粗糙度有显著影响,进给速度和砂光量的影响不显著;第1次砂光用砂带粒度150目,进给速度7 m/min,砂光量0.6 mm,可获得最小的表面粗糙度,其最终表面粗糙度Ra为2.51μm;把上述理论优方案中的进给速度改为9 m/min,可提高生产效率,获得工程优化方案,其表面粗糙度Ra为2.59μm。第2次单因素试验用砂带粒度240目,进给速度9 m/min,砂光量0.2 mm,可获得工程优化方案,其最终表面粗糙度Ra为2.31μm。     

刨切参数对纵向刨切泡桐木材表面质量的影响

以泡桐木材为研究对象,试验分析了进料速度、刨切深度2工艺参数对泡桐木材纵向刨切后表面质量的影响。结果表明:随进料速度增大,刨切木材表面粗糙度增大,表面质量降低;随刨切深度的增大,刨切木材表面粗糙度先减小后增大,即表面质量先有小幅提高后显著降低;相同刨切参数条件下,晚材刨切表面质量优于早材刨切表面质量。     

木材表面粗糙度的分析

该文采用探针法测定水曲柳、毛白杨和杉木不同加工表面的粗糙度,分析了影响木材表面粗糙度的因素. 并采用心理分析方法讨论了木材表面的粗糙感,以及触觉心理量与视觉心理量的关系. 为获得不同树种、切削加工方式、切面对木材工件表面粗糙度的影响,该实验分别选择了锯切、铣削、刨切和磨削加工的木材工件表面进行表面的粗糙度和粗糙感触觉心理量、视觉心理量的测量. 研究结果表明,树种、切削方式、切面和木材的表面组织构造会影响木材的表面粗糙度;表面粗糙度值因为加工方法不同而不同,随着加工精度的提高而降低. 水曲柳、毛白杨和杉木表面粗糙感的触觉心理量与视觉心理量呈正相关,针叶材表面粗糙感的触觉心理量与视觉心理量的相关性比阔叶材的大.       

双边齐切式柑橘修剪机设计

针对当前柑橘果树一般采用交替结果模式从而需要对柑橘果树进行整行齐切的问题,设计了一种符合规范化果园修剪需要的空间可调双边齐切式柑橘修剪机。锯切台架试验表明,锯片转速为3 000 r/min、进给速度为0.6 m/s时,锯切能耗和修剪效果最佳。柑橘修剪机修剪宽度调节范围为1.6～2.4 m,修剪高度调节范围为2.0～2.5 m。功能展示表明,修剪机在不同修剪形状下进行齐切作业,修剪机最大漏割率为10.1%,最小漏割率为3.5%,修剪合格率高于88%,修剪树形和断面符合农艺要求。     

基于响应面法的不同锯料角锯齿的木材切削力模型

木材锯切为闭式切削,其中侧刃的作用不可忽视。为探寻锯切过程中侧刃对切削力的影响并将其量化,采用不同锯料角锯齿对樟子松Pinus sylvestris和水曲柳Fraxinus mandshurica做单齿切削力试验,利用响应面分析法中的四因素三水平的Box-Behnken Design（BBD）试验设计和建模方法,研究了锯料角、切削厚度、含水率和刀具前角等参数对切削力的影响,并建立切削力模型。结果发现:采用响应面法建立的木材切削力多元回归数学模型,可较为有效地反映切削力与各因素之间的关系（R2=0.92和R2=0.94）;在闭式切削过程中,锯齿的锯料角对切削力有一定影响,且随着锯料角的增加,切削力缓慢降低;切削厚度对切削力影响显著,其次是刀具前角,木材含水率、锯料角对切削力的影响最小。     

基于CPSO-SVM 的小麦条锈病预测模型研究

针对BP 神经网络在建立模型时没有确定网络结构的缺点和支持向量机(SVM)模型参数选择对预测精度影响大的局限性,提出一种结合混沌系统的粒子群算法(CPSO)去优化SVM 模型的惩罚因子C 和核函数中参数σ的混合模型,利用混沌系统的不确定性理论使传统的粒子群算法能有效克服收敛速度慢、容易达到局部最优值的缺点,使CPSO 算法能更快、更准确找到全局最优值。经过参数优化SVM 模型有效提高了预测精度并利用新的混合模 型对宁夏地区小麦条锈病流行级别进行预测。结果表明,相对于传统SVM 模型、组合PSO-SVM 模型和组合PSO-BP神经网络模型,研究提出的混合模型(CPSO-SVM)在预测精度及模型的泛化能力上均优于以上3 种模型,可对小麦条锈病发病及流行程度进行精确的预测,并为农业病虫害研究部门提供有效的理论依据。     

基于CPSO-SVM 的小麦条锈病预测模型研究

针对BP神经网络在建立模型时没有确定网络结构的缺点和支持向量机(SVM)模型参数选择对预测精度影响大的局限性,提出一种结合混沌系统的粒子群算法(CPSO)去优化SVM模型的惩罚因子C和核函数中参数σ的混合模型,利用混沌系统的不确定性理论使传统的粒子群算法能有效克服收敛速度慢、容易达到局部最优值的缺点,使CPSO算法能更快、更准确找到全局最优值.经过参数优化SVM模型有效提高了预测精度并利用新的混合模型对宁夏地区小麦条锈病流行级别进行预测.结果表明,相对于传统SVM模型、组合PSO-SVM模型和组合PSO-BP神经网络模型,研究提出的混合模型(CPSO-SVM)在预测精度及模型的泛化能力上均优于以上3种模型,可对小麦条锈病发病及流行程度进行精确的预测,并为农业病虫害研究部门提供有效的理论依据.     

进给力对纵向圆锯机锯切性能影响的研究

通过对鱼鳞松在SJM—50数字式锯木参数试验台的锯切试验,在切削速度一定的条件下,分析了切削力、锯切功率、锯切生产率与进给力的关系,摸清了进给力对纵向圆锯机切性能的影响情况,得出其进给力的最佳值应控制在147～196N的范围内,这样可以实现降低功率的目的。     

氮化硅陶瓷的ELID高速磨削工艺试验研究

在采用封闭式阴极装置实现高速ELID磨削的基础上,对氮化硅陶瓷的ELID高速磨削工艺机理进行了研究.通过与非ELID高速磨削工艺的对比,揭示了氮化硅陶瓷ELID高速磨削的工艺机理,并给出了其表面粗糙度、磨削力与工艺参数之间的变化规律.这些规律表明:ELID高速磨削工艺能大大地减小氮化硅陶瓷的表面粗糙度值及磨削力,获得较好的表面质量.此外,砂轮线速度和磨削深度对其表面粗糙度值没有显著影响,且变化没有明显规律;而工件速度对表面粗糙度值存在一定的影响,表面粗糙度值随着工件进给速度的提高而增加,即表面加工质量有下降的趋势;ELID高速磨削工艺中的各类磨削参数均对氮化硅陶瓷的磨削力产生重大影响:磨削深度增加或工件速度的加快,都使磨削力变大;砂轮线速度的增加则导致磨削力下降.     

基于改进SVM的水肥与番茄产量品质关系预测模型研究

以不同的灌水及施肥水平作为输入,以番茄的产量为输出,建立了水肥—产量关系的支持向量机(SVM)预测模型,并通过粒子群(PSO)优化算法对SVM的关键参数进行了智能化选择,通过与回归模型比较表明:PSO-SVM模型的预测精度较高;进而对模型进行了改进,改进后的模型能同时预测水肥水平对产量及品质双指标的影响,通过实例验证表明模型预测的产量值和硝酸盐含量值与实测结果基本一致,预测效果较理想,可为设施栽培番茄的水肥精细化管理提供支持。     

平均铣削厚度对MDF铣削粉尘粒度分布及表面粗糙度的影响

研究了不同平均铣削厚度条件下MDF铣削粉尘粒度分布状态及典型粒度粉尘的形态,并在此基础上测试了MDF铣削表面的粗糙度。结果表明,铣削MDF粉尘粒度分布主要集中在0.5～450.0μm,铣削MDF粉尘颗粒基本上为狭长型纤维状。随着平均铣削厚度的增加,MDF粉尘的平均粒度{D（4,3）,D（3,2）}及中位径D（50）呈逐渐增大的趋势,而铣削速度影响较进给速度影响明显。随着平均铣削厚度的增加,MDF铣削表面质量降低,而铣削速度影响较进给速度影响明显。     

油锯锯切试验中的数据处理

本文所述的数据处理方法和组成的测试系统可以被用在油锯的锯切试验中,该系统作为链锯锯切试验的专用设备,可以较圆满地分析链锯锯切指标:切削力P、切削速度V、进给力P_u、锯切比功K、同名齿进给量u_z之间的关系,并绘出相应的曲线,同时可以给出回归曲线的残差平方和Q,回归平方和U,剩余标准差S、相关系数R和显著性检验参数F、该系统对木材试样进行了实测,证明系统使用方便、分析结果较传统方法令人满意。     

基于灰色关联和PSO–SVM的葡萄霜霉病的短期预测

运用灰色关联分析法(GRA)筛选出北京市房山地区的主要气象因子,作为支持向量机(SVM)模型的输入特征向量,通过粒子群算法(PSO)优化SVM的惩罚因子C和核函数参数δ,建立了基于灰色关联和PSO–SVM的葡萄霜霉病短期预测模型,应用该模型对该地区未来1 d的葡萄霜霉病发病等级进行短期预测。与改进网格搜索法优化的SVM模型、经验选择参数的标准SVM、不同训练函数和粒子群算法优化的BP网络模型进行比较,结果基于灰色关联分析的PSO–SVM模型预测效果最好,对葡萄霜霉病发病等级的预测正确率为95.24%,与基于全部气象因子的PSO–SVM模型相比,预测正确率提高了1.19%,运行速度快1.81 s。     

基于最小二乘支持向量机的灌区粮食产量预测研究(英文)

对常用作物产量预测模型进行了简要评述,建立了基于最小二乘支持向量机的灌区产量预测模型。最小二乘支持向量机,采用二次规划方法代替传统的支持向量机来解决函数估计问题。最小二乘支持向量机在利用结构风险原则时,在优化目标中选取了不同的损失函数,即误差ξ_i(允许错分的松弛变量)的二范数。这使得最小二乘向量机的优化问题为:min(1/2)‖w‖~2+C(1/2)sum from i=1 to 1ξ_i~2(ξ_i是松驰变量;C为正则化参数)。用于函数估计的最小二乘SVM为:y(x)=sum from k=1 to Nα_k K(x,x_k)+b。采用等式约束可以将求解的优化问题转化成线性方程,大大减少算法的复杂性,另外,采用径向基核函数的最小二乘SVM仅需确定γ、σ2个参数(γ为可调参数,σ为核函数宽度系数),参数的搜索空间由标准SVM的三维降低到二维,极大地加快了建模速度。对γ,σ2个参数通过模型评估来确定参数最优值,大大提高了预测的精度。对河南省人民胜利渠灌区作物产量进行模拟计算,并用检验样本与灰色预测和神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明,最小二乘SVM预测的最大误差7.12%,平均误差4.81%;灰色理论预测的最大误差38.36%,平均误差17.52%;神经网络预测的最大误差10.40%,平均误差6.80%。可见,最小二乘支持向量机模型有较高的预测精度和良好的推广能力,预测结果优于灰色预测理论和人工神经网络,可作为灌区粮食产量预测的一种新方法。     

一种背负式电动果枝修剪机的设计与试验

设计一种背负式电动修剪机,对锯切过程进行动力学和运动学分析,建立基于功率和扭矩的函数模型。以修剪功率、扭矩和切口质量为指标,利用理论分析选出主要影响因素,进行混合正交试验,采用极差分析和方差分析,对最优组合参数进行预测。通过锯盘台架试验,得出修剪机工作时的最佳组合参数为,锯盘齿数为40、直径为180 mm、转速为2 000 r/min。利用优化后试制的修剪机对直径为30 mm的柑橘树枝进行验证性试验,结果表明,平均切口质量降低2.8%、扭矩降低0.3%、功率上升2.6%,变化均较小,验证了台架试验的合理性和有效性,此参数组合能有效降低修剪功率,满足修剪要求。     

基于贝叶斯与元学习的氨氮浓度预测模型优化

针对小样本数据下氨氮浓度模型预测精度不高、收敛速度较慢的问题，采用长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）建立氨氮浓度预测模型，并利用贝叶斯优化算法和元学习机制对模型进行优化。其中贝叶斯优化算法用来优化预测模型的超参数，同时给出模型参数的初始值，再使用Meta-LSTM算法学习模型梯度并允许优化器之间进行参数共享和更新，最终实现对氨氮浓度预测模型的优化。将该方法与LSTM、GRU和RNN模型进行对比试验，结果显示，研究所建模型对氨氮浓度预测的均方根误差、平均绝对误差和均方误差分别为0.027 6、0.023 9和0.000 76，均优于其他预测模型。表明基于贝叶斯和元学习的氨氮浓度预测模型对小样本数据建模有效，可以实现网络快速收敛，精度满足水产养殖中氨氮浓度预测需求。