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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車削加工表面粗糙度智能預(yù)測

資 源 簡 介

表面粗糙度是機(jī)械加工工藝中主要的技術(shù)參數(shù), 對零件質(zhì)量和產(chǎn)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(guān)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(jìn)行硬態(tài)干式車削試驗,測量得到選定參數(shù)條件下的加工表面粗糙度值,并應(yīng)用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方
法建立了加工表面粗糙度預(yù)測模型。結(jié)果表明,該預(yù)測模型具有很好的預(yù)測精度, 其最大誤差不超過 5% 。模
型可以對不同切削速度、 進(jìn)給量和切削深度參數(shù)組合下加工后的表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測,對干式硬車條件下的切
削用量選擇和零件表面質(zhì)量的控制具有重要指導(dǎo)意義。

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