表面粗糙度是機械加工工藝中主要的技術參數， 對零件質量和產品性能有著極為重要的影響。
以加工表面粗糙度與切削用量三要素的關系為對象， 采用正交試驗方法， 利用立方氮化硼刀具對冷作模具鋼
Cr12MoV 進行硬態干式車削試驗，測量得到選定參數條件下的加工表面粗糙度值，并應用人工智能神經網絡方
法建立了加工表面粗糙度預測模型。結果表明，該預測模型具有很好的預測精度， 其最大誤差不超過 5% 。模
型可以對不同切削速度、 進給量和切削深度參數組合下加工后的表面粗糙度進行預測，對干式硬車條件下的切
削用量選擇和零件表面質量的控制具有重要指導意義。
資源簡介：表面粗糙度是機械加工工藝中主要的技術參數， 對零件質量和產品性能有著極為重要的影響。 以加工表面粗糙度與切削用量三要素的關系為對象， 采用正交試驗方法， 利用立方氮化硼刀具對冷作模具鋼 Cr12MoV 進行硬態干式車削試驗，測量得到選定參數條件下的加工...
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