A photocatalytic-based processing method and processing platform for cobalt-based alloys is proposed. The processing method includes chemical reaction process optimization and manipulator polishing path optimization. The chemical reaction process optimization and adjustment is based on linear regression algorithm to establish linear regression model for different processing objects to seek optimal illumination intensity. The polishing path of the manipulator is adjusted by strategy network. The processing platform includes robot module, polishing table, polishing fluid adding device, industrial computer and memory. The advantages of the present invention are as follows: effectively solving the problem of undefined ultraviolet light intensity and amount of chemical additives in the process of photocatalytic processing, effectively improving the polishing quality; training the polishing path of the manipulator for different processing objects, effectively solving the track brought by the flexibility of the polishing plate. Trace error, improve the quality and efficiency of polishing.
【技术实现步骤摘要】
一种基于光催化的钴基合金加工方法及加工平台
本专利技术涉及一种基于光催化的钴基合金加工方法及加工平台。
技术介绍
钴基合金作为自熔性合金材料可被用于改善金属材料表面性能,形成高硬度、耐高温和耐磨损的覆层。这种方法被广泛应用于模具制造、汽车制造工业、汽轮机制造等行业中。模具钴基合金覆层不但具有自由曲面的复杂性,同时还遇到高硬度和高耐磨性等新问题,使得精密加工更加困难,普通机械加工方法难以快速去除,若可通过特定的化学方法,使该类难加工材料变为易加工材料,则可达到提升加工效率的目的。针对钴基合金中钴元素的材料特性,配置有效的反应溶剂,使表层钴原子产生反应,形成易被去除产物,并结合紫外光催化作用,建立光子与量子产率的关系,调节钴元素原子键断裂和能量释放过程,实现反应可控。由于钴基合金为多元素合金类材质,需协同机械作用,实现不可溶产物的材料去除。所述加工平台材料去除过程是一个化学反应、光学控制和机械去除的协同过程。因此加工工艺对于加工结果的影响比较大,为了使得加工工艺最优,利用人工智能技术在连续性决策和寻找最优点上的能力,将人工智能技术和光催化机器人加工平台相结合,提升光催化机器人抛光的加工效率和加工质量。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种适基于人工智能技术的光催化加工平台,所述加工平台能够针对不同的加工对象选择最优的化学反应条件,以及解决抛光不同加工对象时由柔性抛光盘带来的抛光路径误差问题。所述加工平台基于人工智能技术能针对不同的加工对象调整加工工艺包括:基于线性回归模型对化学反应过程优化调整和基于策略网络模型对机械臂抛光路径优化调整。本专利技术所述的一种基 ...
【技术保护点】
1.一种基于光催化的钴基合金加工方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)化学反应过程优化调整;步骤1)针对加工对象所述工控机操作系统调用存储器内数据库储存的该类加工对象样例数m,单位是个、加工评价指标Q,单位是mm/s;其中加工对象样例数m个对应的化学反应材料和条件包括碱性黄40溶剂浓度C1,单位是g/L、TiO2浓度C2,单位是g/L、紫外光照强度I,单位是lx以及温度T,单位是℃;加工评价指标Q,单位是mm/s包括加工精度a,单位是mm、表面粗糙度r,单位是μm以及加工时长h,单位是s,其中Q值越大加工质量越好,其数学公式如下:
【技术特征摘要】
1.一种基于光催化的钴基合金加工方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)化学反应过程优化调整;步骤1)针对加工对象所述工控机操作系统调用存储器内数据库储存的该类加工对象样例数m,单位是个、加工评价指标Q,单位是mm/s;其中加工对象样例数m个对应的化学反应材料和条件包括碱性黄40溶剂浓度C1,单位是g/L、TiO2浓度C2,单位是g/L、紫外光照强度I,单位是lx以及温度T,单位是℃;加工评价指标Q,单位是mm/s包括加工精度a,单位是mm、表面粗糙度r,单位是μm以及加工时长h,单位是s,其中Q值越大加工质量越好,其数学公式如下:步骤2)建立线性回归模型函数公式Q'如下,w0、w1、w2、w3为权重参数随机初始化:Q'=w0+w1×C1+w2×C2+w3×L+w4×T(2)步骤3)建立特征向量x,x是由碱性黄40溶剂浓度C1,TiO2浓度C2,紫外光照强度I,温度T组成的向量,x=[C1,C2,I,T];建立损失函数,损失值L1来衡量由公式(2)得到的线性回归模型输出Q’和由公式(1)得到的实际的加工评价指标Q之间的差异,结果公式如下,Qi和Q'i分别为第i次加工实际评价指标值和预测评价指标值:步骤4)利用随机批量梯度下降算法来迭代更新权重值直至达到指定迭代次数,预设置1000次,计算出损失值最小时的权重参数值,采用如下迭代公式对权重值进行更新,α是学习率一般取0.001,t表示迭代轮次,t在迭代开始时设置为0,预先通过程序产生高斯分布的随机数初始化,一共更新1000次也就是需要计算1000次公式(4),每一次都需将上一次计算得到的四个权重参数代回公式(4)计算这一轮更新后的其中均代表迭代计算;步骤5)将迭代完成之后就是对应的w0、w1、w2、w3权重值代入公式(2)就可以建立出预测模型,通过预测模型就可以预测出不同碱性黄40溶剂浓度,TiO2浓度,紫外光照强度,温度下加工评价指标的值;步骤6)在根据预测模型求解出当Q'值最大时,即加工评价指标最高时,碱性黄40溶剂浓度C1,TiO2浓度C2,紫外光照强度L,温度T分别对应的值;再由操作系统将参数指令化,传达给紫外光灯和抛光液添加装置,从而达到化学反应过程优化调整的目的;(2)优化调整机械臂抛光路径;步骤①针对加工对象所述工控机操作系统调用云服务器数据库储存的期望轨迹yk,由k个坐标点构成,策略网络训练过程中实际运动轨迹为y'k,建立误差函数ek,公式如下:ek=yk-y'k(5)通过策略网络模型的训练使ek值尽可能的变小,也就是让抛光轨迹的误差降低下来;步骤②根据误差值设定奖励值R,误差越小奖励值越大,为了让策略网络更好的理解未来和潜在的奖励,这里使用未来衰减的奖励,假设行...
【专利技术属性】
技术研发人员:曾晰,蔡超鹏,郗枫飞,郑倩倩,温聪,何兴,
申请(专利权)人:浙江工业大学,
类型:发明
国别省市:浙江,33
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