论文标题：Simulation model optimization for bonnet polishing considering consistent contact area response

期刊： Frontiers of Mechanical Engineering

作者：Yanjun HAN, Haiyang ZHANG, Menghuan YU, Jinzhou YANG, Linmao QIAN

发表时间： 15 Aug 2024

DOI：10.1007/s11465-024-0799-x

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本篇研究论文发表于《Frontiers of Mechanical Engineering》2024年19卷第4期，题为“Simulation model optimization for bonnet polishing considering consistent contact area response”。本文针对气囊抛光过程中仿真模型预测精度不足的问题，提出了一种基于神经网络的仿真参数优化方法，旨在通过优化接触面积响应提升材料去除函数的预测准确性。研究首先分析了气囊抛光仿真中的可控因素（如几何参数、材料属性、工艺参数）与不可控因素（如抛光垫表面形貌、流体润滑、机床振动），建立了简化的恒力条件下接触模型，并通过单点接触实验获取不同工况下的接触面积响应曲线。针对橡胶超弹性参数实验拟合误差较大的问题，创新性地构建了基于神经网络的参数优化模型，通过正向数据集训练和接触响应曲线拟合，实现对超弹性参数（C10和C01）的智能补偿。优化后接触面积的平均偏差从22.78%降至3.43%，显著提升了仿真模型的预测精度。进一步通过正交实验验证了优化方法的有效性，对比实验与模拟的材料去除函数发现，二者在三维形貌、截面分布及材料去除率（MRR）趋势上高度一致，且工艺参数贡献度排序（主轴转速＞接触力＞进动角＞气压）一致，表明优化模型具有良好鲁棒性。研究通过降低模型复杂度并引入数据驱动方法，为高精度气囊抛光仿真提供了实用解决方案。未来计划结合动态接触与界面摩擦效应，进一步提升模型对实际抛光过程的动态预测能力。

关键词

气囊抛光；模拟；接触面积；工具影响功能；优化

引用

Yanjun HAN, Haiyang ZHANG, Menghuan YU, Jinzhou YANG, Linmao QIAN. Simulation model optimization for bonnet polishing considering consistent contact area response. Front. Mech. Eng., 2024, 19(4): 27

https://doi.org/10.1007/s11465-024-0799-x

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