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Updated: Jul 13, 2025

Visualization of High Speed Liquid Jet Impaction on a Moving Surface
Published on: April 17, 2015
在喷水切割后对振动幅度和表面粗度的建模和机器学习
Michał Leleń1, Katarzyna Biruk-Urban1, Jerzy Józwik1
1Faculty of Mechanical Engineering, Lublin University of Technology, ul. Nadbystrzycka 36, 20-618 Lublin, Poland.
在喷水切割过程中分析振动,揭示了,和钢的独特模式. 机器学习模型根据振动数据预测表面质量,有助于优化磨料喷水加工参数.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 制造业 工程 制造工程
- 机械工程 机械工程
背景情况:
- 喷水切割是加工困难材料的可行方法.
- 工艺振动显著影响切削边缘和表面质量.
- 了解振动行为对于优化磨砂式喷水加工 (AWJM) 是至关重要的.
研究的目的:
- 分析合金,合金和钢的喷水切割过程中的振动.
- 开发机器学习模型,将振动数据与表面粗度相关联.
- 为了能够预测表面质量,以优化AWJM参数.
主要方法:
- 使用三轴加速度计测量不同速度和压力下的振动.
- 使用接触方法评估表面粗度 (Ra,Rz,RSm).
- 开发并比较了五种机器学习回归模型 (随机森林,线性回归,梯度增强,LGBM,XGBRF).
主要成果:
- 合金表现出低加速度 (≤5 m/s2),与高表面质量相关.
- 钢和合金显示出明显更高的加速幅度 (高达60 m/s2).
- 机器学习模型使用振动数据和二度回归方程准确预测了表面粗度参数.
结论:
- 在喷水切割过程中对振动进行分析,可以了解材料的可加工性和表面质量.
- 开发的ML模型为选择最佳AWJM参数提供了一个预测工具.
- 这种方法有助于在喷水切割过程中加强对表面完整性的控制.
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