陶瓷轴承磨削工艺

最低表面粗糙度

通过主动学习质量预测模型优化磨削参数，显著降低陶瓷轴承表面粗糙度，提升加工质量。

Gao, Longfei · Wu, Yuhou · 孙健 · Tian, Junxing

PLoS ONE 2025

参数信息

表面粗糙度Ra

0.1624 μm

表面粗糙度Ra

0.1876 μm

平均训练损失

0.03622

技术优势

主动学习提升预测精度

通过主动学习策略选择最具信息量的样本进行标注，减少所需数据量并提高模型泛化能力，使训练损失降至0.03622。

优化的参数组合

增大砂轮线速度并适当调整磨削深度可显著改善加工质量，例如在砂轮线速度45 m/s、磨削深度0.015 mm时，Ra降至0.1876 μm。

应用场景

• 高级陶瓷加工：利用优化参数降低陶瓷轴承表面粗糙度，提升加工水平。
• 精密磨削：通过模型确定精密磨削的最优参数组合，实现低粗糙度加工。
• 表面质量控制：准确预测不同参数下的表面粗糙度，指导质量控制。
• 自动化加工：将预测模型集成到自动化磨削系统中，实现参数自动优化。