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风电轴承套圈超声滚挤压表层物理力学性能预测模型

姚国林  徐红玉  王晓强  崔凤奎  苏涌翔  
【摘要】:为了实现对风电轴承套圈超声滚挤压表层物理力学性能的合理控制,以静压力、进给速度、转速和振幅为加工参数进行超声滚挤压正交试验设计,采用遗传算法对BP神经网络算法进行改进,借助正交试验数据建立风电轴承套圈超声滚挤压表层物理力学性能预测模型,并验证预测模型的准确性,再应用BP神经网络预测模型分析各加工参数对风电轴承套圈表层物理力学性能的影响规律。结果表明:风电轴承套圈表层残余压应力试验值与预测值平均相对误差为3. 9%;表面加工硬化程度平均相对误差3. 31%,试验值与预测值相差较小,证明了BP神经网络预测模型的预测精度较高;预测结果表明随着静压力的增大,残余压应力和表面硬度呈增大趋势;随进给速度增大,残余压应力和表面硬度减小;转速增大使表面硬度增大,残余压应力减小;随着振幅的增加,残余压应力呈增大趋势,表面硬度呈先增大后减小的趋势。预测模型的预测规律与试验规律相一致,能够实现对风电轴承套圈超声滚挤压表层物理力学性能的预测。

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