【摘 要】
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以强力旋压工艺加工的筒形件为研究对象,首先,利用Taguchi方法分析了旋轮成形角、减薄率、进给率、主轴转速和旋轮圆角半径对三向旋压力的影响,得到以下结果:对轴向旋压力的影响程度的大小顺序为主轴转速>旋轮成形角>进给率>旋轮圆角半径>减薄率;对径向旋压力的影响程度的大小顺序为主轴转速>进给率>旋轮成形角>减薄率>旋轮圆角半径;对切向旋压力的影响程度的大小顺序为主轴转速>旋轮成形角>进给率>减薄率>旋轮圆角半径.然后,以壁厚差作为优化目标,利用PSO算法对主轴转速、旋轮成形角和进给率的参数值进行优化,获得了
【机 构】
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山东建筑大学机电工程学院, 山东济南 250101
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以强力旋压工艺加工的筒形件为研究对象,首先,利用Taguchi方法分析了旋轮成形角、减薄率、进给率、主轴转速和旋轮圆角半径对三向旋压力的影响,得到以下结果:对轴向旋压力的影响程度的大小顺序为主轴转速>旋轮成形角>进给率>旋轮圆角半径>减薄率;对径向旋压力的影响程度的大小顺序为主轴转速>进给率>旋轮成形角>减薄率>旋轮圆角半径;对切向旋压力的影响程度的大小顺序为主轴转速>旋轮成形角>进给率>减薄率>旋轮圆角半径.然后,以壁厚差作为优化目标,利用PSO算法对主轴转速、旋轮成形角和进给率的参数值进行优化,获得了较优的参数值组合,并与旋压试验结果进行对比,结果表明,所提方法能够有效地提高利用强力旋压工艺加工筒形件的精度.
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采用神经网络对负荷进行识别训练时,由于不常用负荷的原始样本数量较少而常用负荷样本数量较多,从而导致训练的样本分布不均衡.传统的生成对抗网络(GAN)和采用辅助分类器的生成对抗网络(ACGAN)在对样本进行扩充训练时,原始的模型会容易产生梯度消失等问题.在原始ACGAN的模型基础上,在其判别真假损失函数上添加梯度惩罚函数,使得判别器和生成器在相互优化过程中梯度下降更快,更容易达到纳什均衡,从而使原始样本的不均衡情况得到有效改善.通过公共数据集PLAID进行测试分析,并验证了所提方法的有效性.
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