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摘要
针对316L不锈钢细长管磁粒研磨加工过程中，最佳工艺参数难以选择，以及加工后对工件内表面粗糙度（Ra）的预测问题，将影响磁粒研磨316L不锈钢细长管内表面粗糙度的四个工艺参数作为输入值，内表面粗糙度作为输出值，构建粒子群（PSO）优化极限学习机（ELM）模型来预测316L不锈钢细长管内表面粗糙度，利用PSO对工艺参数进行全局寻优，获得最佳工艺参数组合，最后通过试验与预测结果进行对比。构建的PSO-ELM表面粗糙度预测模型拟合优度R2为0.984 8，绝对误差（MAE）为0.013 4，均方根误差（RMSE）为0.021 4。得到的最佳工艺参数组合为：主轴转速2 389.011r/min，进给速度3.167 mm/s，磨料粒径216.185μm，加工时间35.856 min，预测Ra为0.178μm。对工艺参数进行调整，试验得到的Ra为0.182μm，与预测值相比误差为2.24%。基于PSO-ELM方法构建316L不锈钢细长管内表面粗糙度预测模型，实现对工件内表面粗糙度的精确预测，应用粒子群方法得到最佳工艺参数组合，提高了磁粒研磨316L不锈钢细长管的加工效率。
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单位辽宁科技大学; 自动化学院
