基于支撑向量机的高强度钢齿轮热处理控制技术

快速阅读: 《Nature.com》消息，在齿轮生产过程中，由于热处理参数不合理导致变形大、精度低和磨削余量多等问题，影响产品质量。目前采用的多参数试制法虽有效但周期长且资源浪费大。本研究利用机器学习，基于热处理参数构建了支持向量机预测模型，并使用径向基函数优化模型，使其均方根误差降至3.16%，决定系数达0.993。结果显示该方法能高效准确预测热处理结果，节省时间和成本，有助于精确控制超高强度钢齿轮的硬度和金相组织。

在齿轮的实际生产过程中，常常因为热处理参数选择不合理，无法准确实现小变形、高精度、少磨削加工余量的热处理样品的要求，存在渗碳层分布不均、表面硬度和心部硬度不能满足指标要求的情况。目前阶段，常采用多参数多层次组合试块试制的方法，但其生产周期长，且人力物力浪费严重。本研究借助机器学习，基于热处理参数构建了齿轮组织分布的支持向量机预测模型，并选用径向基函数核函数作为支持向量机的核函数，通过优化核参数提升模型预测准确性。最终模型的均方根误差值为3.16%，决定系数为0.993（R平方值）。结果表明，本文方法能够准确高效地预测齿轮的热处理结果，节省制造周期和成本。实际生产中可以实现对超高强度钢齿轮硬度、渗碳层分布模式及金相组织的精确控制。

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