基于WOA–LSSVM的磁粒研磨表面粗糙度预测及工艺参数优化

作者：宋壮; 赵玉刚^*; 刘广新; 曹辰; 刘谦; 张夏骏雨; 代迪; 郑志龙

来源：表面技术, 2023, 52(01): 242-297.

DOI：10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2023.01.025

• 磁粒研磨
• 正交试验
• 鲸鱼优化算法
• 最小二乘支持向量机
• 表面粗糙度

目的 实现磁粒研磨过程中表面粗糙度值的准确预测，同时获得提高材料表面质量的最优工艺参数组合。方法 通过自由降落气固两相流双级雾化快凝法制备CBN/Fe基磁性磨料，用于磁粒研磨试验。将316L不锈钢作为实验材料，以磁极转速n、加工间隙δ、进给速度v和磁性磨料粒径d为输入值，以表面粗糙度Ra为输出值，设计L25(54)正交试验。同时借助Matlab软件引入鲸鱼优化算法(WOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)，基于正交试验结果构建WOA–LSSVM的磁粒研磨表面粗糙度预测模型，并将输出值表面粗糙度Ra作为适应度，再次调用WOA对工艺参数进行全局寻优，获得最优工艺参数组合。使用优化得到的工艺参数组合进行试验，并与模型预测结果进行对比。结果 根据正交试验构建的WOA–LSSVM表面粗糙度预测模型的均方根误差(RMSE)为0.003 373，平均绝对百分比误差(MAPE)为2.814%。通过WOA寻优得到了最佳工艺参数组合，n、δ、v、d分别为1 526.690 7 r/min、1.527 414 mm、1.076 732 7 mm/min、114.260 52μm，此时获得的最佳表面粗糙度为0.063 512μm。对寻优所得的工艺参数组合微调后进行试验，得到的表面粗糙度Ra为0.062μm，与模型预测值的相对误差约为2.44%。结论 基于WOA–LSSVM的表面粗糙度预测模型拟合性能优良，可实现磁粒研磨的可控加工。使用磁粒研磨技术结合WOA的寻优结果可获得更优的表面质量。

• 单位
  山东理工大学