Prediction method of residual stress and deformation in belt grinding of thin-walled ring workpieces
Notice bibliographique
Résumé
Thin-walled ring workpieces have been widely used in many fields because of their light weight and compactness. However, due to the characteristics of poor rigidity and low strength, residual stress is inevitably generated during machining processes, which is prone to deformation. In this paper, a residual stress prediction model of thin-walled ring workpieces based on finite element simulation and intelligent algorithm is established, and a deformation prediction method is proposed. Firstly, focusing on the nonlinear pressure distribution in flexible belt grinding, a cut-in depth distribution model is constructed based on Preston equation and Hertz contact theory, and furtherly, the finite element simulation of residual stress is carried out, which can provide sufficient learning data for the intelligent algorithm. Then the residual stress prediction model is established based on support vector regression algorithm, and the hyperparameters of the model are optimized by Bayesian optimization and cross validation. Finally, a deformation prediction model of thin-walled ring workpieces based on finite element method is established. Experimental results show that the average prediction errors of residual stress in X and Y directions are 16.28% and 19.51%, respectively, and the average deformation prediction error is 16.8%, which verifies the accuracy of the prediction models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».