基于集成正交实验与CNN方法的微细电火花微孔加工精度

摘要

针对改善微细电火花微孔加工精度问题，提出一种集成正交试验与卷积神经网络的方法。首先，利用正交试验研究进给速度、主轴转速、脉冲占空比和脉冲频率4个因素对微细电火花加工H62黄铜微孔入口过切（EnOV）、出口过切（ExOV）和锥度（TA）的影响规律及其最优加工工艺参数。然后，采用基于PyTorch框架的卷积神经网络对试验结果进行预测。结果表明：对于微孔加工入口过切，各因素按影响程度由高到低依次为脉冲占空比、脉冲频率、进给速度和主轴转速；对于微孔加工出口过切，各因素按影响程度由高到低依次为进给速度、主轴转速、脉冲占空比和脉冲频率；对于微孔加工锥度，各因素按影响程度由高到低依次为进给速度、脉冲占空比、主轴转速和脉冲频率。综合考虑并分析各因素之间关系，通过验证实验得到微孔加工精度最优组合参数：进给速度为0.02 mm/s、主轴转速为1 000 r/min、脉冲占空比为60%、脉冲频率为3 000 Hz。微孔加工入口过切、出口过切和锥度的预测值与试验真实值吻合程度较高，两者相对误差均小于12%。基于PyTorch框架的卷积神经网络（CNN）具有较高的预测准确性，满足实际生产加工需求，为微细电火花微孔加工精度预测研究提供了新方法，也为实际生产加工指导提供了依据。

关键词

微细电火花加工 / 正交实验 / 卷积神经网络 / H62黄铜 / 微孔