杨光美
- 作品数：17 被引量：24H指数：3
- 供职机构：西北工业大学机电学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：金属学及工艺电子电信机械工程一般工业技术更多>>
- 超声振动磨削放电复合加工SiCp/Al试验研究
- 针对SiCp/Al的加工,提出一种超声振动磨削放电复合加工的方法,从加工效率、加工稳定性、及表面质量等方面与电火花加工进行了对比试验研究.试验分析了两种加工方法中脉冲宽度和峰值电流对加工速度和表面粗糙度的影响,结果表明,...
- 李铠月张云鹏杨光美闫妍
- 关键词：金属铝碳化硅
- 文献传递
- SiCp/Al复合材料超声振动磨削放电复合加工工艺试验研究
- 针对SiCp/Al复合材料,提出一种超声振动磨削放电复合加工方法,在精密电火花加工机床上组合超声振动装置,并设计专用电极头,利用超声振动磨削放电复合加工方法加工siCp/Al复合材料,从加工效率、加工稳定性及表面质量等方...
- 李铠月张云鹏杨光美闫妍
- 关键词：SICP/AL复合材料表面粗糙度重熔层
- 文献传递
- 超声振动磨削放电加工指标预测模型的研究
- 2014年
- 超声振动磨削放电加工过程复杂,难以用精确的理论公式进行描述,通常在试验基础上,借助于机器学习理论做出分析。针对实际加工中试验样本数量有限、预测量数值变化波动大的情况,采用BP神经网络和支持向量机两种方法分别建立超声振动磨削放电加工SiCp/Al指标预测模型,并利用两个模型预测零件表面粗糙度和加工速度等工艺指标。预测结果表明,零件表面粗糙度的数值变化范围较小,两种模型预测值与试验值均具有较好的一致性,预测精度较高;加工速度的数值变化较大,支持向量机模型的预测精度优于BP模型。因此,支持向量机模型更适合于解决小样本及指标变化范围大的预测问题。
- 杨光美张云鹏李铠月闫妍
- 关键词：BP神经网络支持向量机
- 考虑装配条件的C/C复合材料指尖密封动态性能被引量：3
- 2016年
- 针对航空发动机装配条件影响指尖密封性能的问题,构建考虑装配条件的C/C复合材料指尖密封动态性能分析方法.根据指尖密封与转子间的力学行为构建多层叠置指尖密封的分布质量等效动力学模型;确定模型中等效质量、等效结构刚度系数、接触刚度系数、摩擦阻力以及转子激励等参数;借助等效动力学模型计算泄漏率和指尖梁/转子接触压力等指尖密封的动态性能.计算结果表明:依间隙配合、无间隙配合和过盈配合条件的顺序,指尖梁位移响应和指尖梁与转子之间的泄漏间隙均会随之降低,但其接触压力会随之增大,体现出指尖密封泄漏和磨损的"矛盾"性.在确定的装配条件下,可以通过结构设计改变指尖梁的结构刚度,以使指尖密封泄漏和磨损性能均达到最优.
- 王莉娜陈国定苏华杨光美张延超
- 关键词：指尖密封航空发动机C/C复合材料装配条件
- 超声振动磨削放电复合加工SiCp/Al试验研究
- 针对SiCp/A1的加工,提出一种超声振动磨削放电复合加工的方法,从加工效率、加工稳定性、及表面质量等方面与电火花加工进行了对比试验研究。试验分析了两种加工方法中脉冲宽度和峰值电流对加工速度和表面粗糙度的影响,结果表明,...
- 李铠月张云鹏杨光美闫妍
- 关键词：SICP/AL复合材料表面粗糙度重熔层
- 文献传递
- 超声振动磨削放电加工指标预测模型研究
- 超声振动磨削放电加工过程复杂,难以用精确的理论公式进行描述,通常在试验基础上,借助于机器学习理论做出分析。针对实际加工中试验样本数量有限、预测量数值变化波动大的情况,本文采用BP神经网络和支持向量机两种方法分别建立超声振...
- 杨光美张云鹏李铠月闫妍
- 关键词：BP神经网络支持向量机
- 文献传递
- 基于SVM建立超声振动磨削放电加工预测模型
- 针对采用机器学习理论建立超声振动磨削放电加工模型时存在试验样本数量少、预测量数值变化波动大的问题,本文提出利用支持向量机方法建立加工指标预测模型的方法。以超声振动磨削放电加工SiCp/A1为例,利用正交试验获取学习样本数...
- 杨光美张云鹏李铠月陈国定
- 关键词：支持向量机
- 文献传递
- 颗粒增强金属基复合材料的超声振动磨削放电加工研究
- 针对含有颗粒增强相的难加工复合材料,提出一种超声振动磨削放电加工方法。以SiCp/A1复合材料为例,简述了超声振动磨削放电加工的原理,分析了超声振动磨削放电加工的材料蚀除过程,探讨了超声振动对加工过程的影响机理。通过Si...
- 李铠月张云鹏杨光美陈国定
- 关键词：超声振动放电加工颗粒增强金属基复合材料
- 文献传递
- 基于支持向量机方法建立超声振动磨削放电加工预测模型被引量：5
- 2015年
- 针对采用机器学习理论建立超声振动磨削放电加工模型时存在试验样本数量少、预测量数值变化波动大的问题,提出利用支持向量机方法建立加工指标预测模型的方法。以超声振动磨削放电加工Si Cp/Al为例,利用正交试验获取学习样本数据,采用MATLAB软件建立超声振动磨削放电加工Si Cp/Al工艺指标的支持向量机预测模型,并利用该模型预测零件表面粗糙度和加工速度两项工艺指标。结果表明:支持向量机模型得到的工艺指标预测值与试验值具有较好的一致性,最大相对误差不超过12%,预测值精度较高,所建立的超声振动磨削放电加工工艺指标的支持向量机预测模型是可靠且有效的。
- 杨光美张云鹏李铠月陈国定
- 关键词：支持向量机
- 超声振动磨削放电加工指标预测模型研究
- 超声振动磨削放电加工过程复杂,难以用精确的理论公式进行描述,通常在试验基础上,借助于机器学习理论做出分析。针对实际加工中试验样本数量有限、预测量数值变化波动大的情况,本文采用BP神经网络和支持向量机两种方法分别建立超声振...
- 杨光美张云鹏李铠月闫妍
- 关键词：BP神经网络支持向量机
- 文献传递
