A272F型罗拉支架加工工艺设计

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进化代数最优阻尼器阻尼力系数归化,个体范围注意调下初始化开搞编码个体适应度染色体适应度,最优和最差,记录适应度,适应度曲线终止代数进化代数适应度平均适应度输入层输出层隐藏层图中为输入层第个节点的输入信号为输入层第个节点到隐藏层第个节点之间的权值,为隐藏层第个节点中的阀值为隐藏层第个节点的激励函数为隐藏层第个节点到输出层第个节点之间的权值,为输出层第个节点中的阀值为输出层第个节点的激励函数为输出层第个节点的输出信号。在神经网络中，信号的传递过程可分成两个部分，即学习过程的正向传递过程和误差信号的反向传递过程。参照文献及文献，可将其以下列函数表示在学习过程的正向传递过程中隐藏层第个节点的输入隐藏层第个节点的输出输出层第个节点的输入输出层第个节点的输出在误差信号的反向传递过程中，神经网络首先经由输出层开始，对神经网络的产生的误差进行逆向分析，同时以梯度下降的方式对各层的权重与阀值进行调节，从而使神经网络能设立对应已知输入和输出关系的参数结构。对于每个样本的二次型误差准则函数式中为输出层第个节点的期望输出系统对个样本的总误差准则函数根据误差梯度下降法依次修正从隐藏层第个节点到输出层第个节点之间的权值的修正量，输出层第个节点中的阀值修正量，从输入层第个节点到隐藏层第个节点之间的权值修正量，输出层第个节点中的阀值修正量。其调整公式分列如下式中为神经网络系统学习速率。又因为综上，可得到以下调整公式神经网络流程图如图所示图神经网络流程图批量输入学习样本并且对输入和输出量进行归化处理参数初始化最大训练次数。学习精度，隐节点数，初始权值，阈值，初始学习速率等计算各层的输入和输出值计算输出层识差ε修正权值与阈值结束开始以神经网络算法对半主动车辆悬架系统进行控制神经网络的建立根据车辆悬架系统的控制需求，确定神经网络结构为，即输入层节点数为隐含层节点数为输出层节点数为初始化输入层隐含层和输出层神经元之间的连接权值初始化隐含层阀值和输出层阀值，给定学习速率和神经元激励参数。建立神经网络结构如图所示图所建立的神经网络其中，隐藏层所使用的转换函数类型为型，输出层所使用的转换函数类型为线性型。二神经网络训练参数的选取由于神经网络在被训练时需要输入参数及对应的输出参数作为训练数据，使神经网络系统能依照训练数据调整其每个神经元节点的权值和阀值，故选择适当的参数作为训练数据是对车辆半主动悬架装置起到较好的控制效果。由于半主动悬架装置为非线性系统，以常规控制理论对其进行控制较难达到较好的控制水平，因此使用神经网络控制方法能较好的达到控制目的。然而神经网络控制的硬件灵活性相对其他控制算法而言较差。同时，尽管拥有较好的拟合能力，对于较复杂的控制系统，神经网络预测的结果通常也会存在较大的误差。因此单纯的神经网络的应用具有定的局限性。以遗传算法对神经网络的优化效果较为理想。这说明使用不同的弱人工智能算法使其相互结合取长补短的做法对解决实际的工程应用问题是有极大帮助的。当然，不同算法在相互结合后也可能造成运算量增大随机性增高等些缺点，但这些缺点可以被不断发展的硬件设施及适当调节算法的些参数来避免。通过理论分析以及仿真计算，其结果表明采用经遗传算法优化的神经网络的车辆半主动悬架系统其性能相比被动悬架系统以及单纯以神经网络的悬架系统而言有极为明显的提升，反映了所设计的遗传算法优化的神经网络系统的合理性与可靠性，同时反映出遗传算法优化的神经网络系统具有良好的适应能力和优秀的鲁棒性。这表明弱人工智能算法在对车辆性能进行改善时具有极为优秀的潜力。由于条件所限，本文无法对所提出的控制系统建立实物模型及进行实物的性能实验，对其它优化方法也尚未进行分析运算。对神经网络控制的优化，除本文中所使用的以遗传算法优化外，还有以群智能算法退火算法等对其进行优化等诸多思想。而神经网络控制的计算函数训练参数等也有较多的选择。这需要在未来工作中作进步的探讨。参考文献应艳杰，陈家玮汽车主动悬架控制技术与发展安徽电子信息职业技术学院学报刘少军，饶大可，黄中华车辆主动悬架系统及其控制方法湘潭大学自然科学学报刘少军基于高速开关阀技术的液压主动隔振系统及控制研究策略中南大学博士学位论文，余志生汽车理论第版北京清华大学出版社，尹志新，李端芳，唐萌，贺琳丹基于的时域路面不平度仿真研究装备制造技术彭佳，何杰，李旭杰，等路面不平度随机激励时域模型的仿真比较与评价解放军理工大学学报赵玲基于的汽车悬架系统动态仿真机械陈嫄姈，贾国峰神经网络及网络工作原理郑州牧业工程高等专科学校学报申富饶，徐烨神经网络与机器学习北京机械工业出版社，潘文超果蝇最佳优化算法台湾沧海书局，中文论坛神经网络个案例分析北京北京航空航天大学出版社，姚斌车辆磁流变半主动悬架的模糊控制研究江苏大学硕士学位论文，郭大蕾车辆悬架振动的神经网络半主动控制南京航空航天大学博士学位论文，胡氢，司纪凯智能控制技术现状分析及发展煤矿机械，张吉礼模糊神经网络控制原理与工程应用哈尔滨哈尔滨工业大学出版社，陈杨车辆半主动悬架系统控制与试验研究江苏大学硕士学位论文附录程序绝对遍历,参数初始种群生成开搞取随机整数额外定义个存储矩阵,十进制阵的初始化,最佳适应度用遗传算法优化的网络进行值预测,反归化遗传算法优化神经网络预测误差分析样本阻尼器阻尼力系数预测数值,实际数值其他程序见所附盘,此处注意，变时此处变。,结果,最优阻尼器阻尼力系数变化曲线神经和加工方法参考工艺手册来确定，或者根据各种加工方法的经济加工精度查标准公差来确定。数控车床半精车外圆的工序余量般可取为精车余量可取为具体值应根据轴的全长和最大直径确定。如果图样上的尺寸基准于编程所需要的尺寸基准不致时，有时还需要进行尺寸链解算。数控编程时要根据零件尺寸或工序尺寸计算坐标值，而坐标值计算通常取零件尺寸或工序尺寸的最大和最小极限尺寸的平均值。取平均值时如果遇到第三位小数值，基准孔按四舍五入的方法，基准轴则将第三位进上上图几个精度要求较高的尺寸，因其公差值较小，所以编程时没有取平均值，而取其基本尺寸。编程尺寸理论上应为该尺寸的误差分散中心。般可先采用平均尺寸，最后根据试切结果修正。十典型轴类零件车削的编程数控编程方法有手工编程和自动编程两种。对于几何形状复杂的零件需借助计算机使用规定的数控语言编写零件源程序，经过处理后生成加工程序，称为自动编程。手工编程是指从零件图样分析工艺处理数据计算编写程序单输入程序到程序校验等各步骤主要有人工完成的编程过程。它适用于点位加工或几何形状不太复杂的零件的加工，以及计算较简单，程序段不多，编程易于实现的场合等。由于该零件相对比较简单，所以采用手工编程。应用华中世纪星数控系统编程从工件右端加工程序名调用度放型车刀主轴以正转建立工件坐标系循环加工起点粗加工循环精车循环结束调用车槽刀切槽主轴以正转调用外螺纹刀切削螺纹主轴以正转调用车槽刀切断主轴以正转程序结束数控车削加工中经常遇到的轴我帮助和鼓励的老师，同学和朋友，谢谢你们。参考文献关颖数控车床沈阳辽宁科学技术出版社,韩鸿鸾数控编程北京中国劳动社会保障出版社，马东坡数控加工技术综合技能训练指导书北京学苑出版社，王贵明实用数控技术北京机械工业出版社,李善书数控机床及应用北京机械工业出版社,周虹数控加工工艺与编程北京人民邮电出版社,李善书数控机床及应用北京机械工业出版社,王凤蕴,张超英数控原理与典型数控系统北京高等教育出版社,杨伟群数控工艺培训教程北京清华大学出版社,马立克,张丽华数控编程与加工技术大连大连理工大学出版社,梁训王宣,周延佑机床技术发展的新动向世界制造技术与装备市场，及秀群,杨小军实用教程北京中国电力出版社,安庆职业技术学院毕业论文设计成绩评定题目典型零件的车削加工姓名学号系别机电工程系专业数控技术班级指导教师年月日论文评语评分等级指导教师签名年月日系审核意见系专业负责人签名年月日零件,本设计结合具体零件进行了零件图分析，加工设备刀具工装的选择，切削速度进给量背吃刀量等参数的选择，制订了零件的数控加工工艺根据所选择机床的指令系统编写了零件的加工程序。本设计论文中采用含螺纹零件进行编程设计,该典型轴类零件结构比较简单，有螺纹倒角圆弧槽等。在螺纹车削编程中要注意,数控车床主轴上必须安装有脉冲编码器测定主轴实际转速,从而实现主轴转转刀具进给个螺纹导程的同步运动。该编程螺纹车削采用螺纹加工循环指令,用该指令编程大大简化了程序，省去了很多编程时间。该典型轴加工顺序进化代数最优阻尼器阻尼力系数归化,个体范围注意调下初始化开搞编码个体适应度染色体适应度,最优和最差,记录适应度,适应度曲线终止代数进化代数适应度平均适应度输入层输出层隐藏层图中为输入层第个节点的输入信号为输入层第个节点到隐藏层第个节点之间的权值,为隐藏层第个节点中的阀值为隐藏层第个节点的激励函数为隐藏层第个节点到输出层第个节点之间的权值,为输出层第个节点中的阀值为输出层第个节点的激励函数为输出层第个节点的输出信号。在神经网络中，信号的传递过程可分成两个部分，即学习过程的正向传递过程和误差信号的反向传递过程。参照文献及文献，可将其以下列函数表示在学习过程的正向传递过程中隐藏层第个节点的输入隐藏层第个节点的输出输出层第个节点的输入输出层第个节点的输出在误差信号的反向传递过程中，神经网络首先经由输出层开始，对神经网络的产生的误差进行逆向分析，同时以梯度下降的方式对各层的权重与阀值进行调节，从而使神经网络能设立对应已知输入和输出关系的参数结构。对于每个样本的二次型误差准则函数式中为输出层第个节点的期望输出系统对个样本的总误差准则函数根据误差梯度下降法依次修正从隐藏层第个节点到输出层第个节点之间的权值的修正量，输出层第个节点中的阀值修正量，从输入层第个节点到隐藏层第个节点之间的权值修正量，输出层第个节点中的阀值修正量。其调整公式分列如下式中为神经网络系统学习速率。又因为综上，可得到以下调整公式神经网络流程图如图所示图神经网络流程图批量输入学习样本并且对输入和输出量进行归化处理参数初始化最大训练次数。学习精度，隐节点数，初始权值，阈值，初始学习速率等计算各层的输入和输出值计算输出层识差ε修正权值与阈值结束开始以神经网络算法对半主动车辆悬架系统进行控制神经网络的建立根据车辆悬架系统的控制需求，确定神经网络结构为，即输入层节点数为隐含层节点数为输出层节点数为初始化输入层隐含层和输出层神经元之间的连接权值初始化隐含层阀值和输出层阀值，给定学习速率和神经元激励参数。建立神经网络结构如图所示图所建立的神经网络其中，隐藏层所使用的转换函数类型为型，输出层所使用的转换函数类型为线性型。二神经网络训练参数的选取由于神经网络在被训练时需要输入参数及对应的输出参数作为训练数据，使神经网络系统能依照训练数据调整其每个神经元节点的权值和阀值，故选择适当的参数作为训练数据是对