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基于神经网络的平面磨削表面粗糙度预测模型
  • 529
  • 296
  • 作者

    杜金萍高书振王凯

  • 单位

    河北工程大学

  • 摘要
    针对平面磨削的特点,采用正交试验方法获取学习样本,用BP神经网络建立砂轮径向切入进给量、轴向进给量和工作台进给速度与表面粗糙度关系模型,并用MATLAB实现对该模型的训练和仿真,由此得出表面粗糙度预测模型。结果显示:该模型具有较高的预测精度,在学习样本的采样区间平均预测误差为3.7%,最大预测误差为7.9%。为平面磨削表面粗糙度预测提供了一种新的可行方法。
  • 关键词

    平面磨削正交试验磨削用量BP神经网络表面粗糙度

  • 基金项目(Foundation)
    邯郸市科学技术研究与发展计划资助项目(072112035)；
  • 相关文章

    [1]正交试验法在切削参数优化中的应用研究

    [2]高效立式加工中心立柱静动态分析与结构优化

    [3]基于模糊综合评价的磨削过程优化研究

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