表面粗糙度是機械加工工藝中主要的技術參數(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(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，并應用人工智能神經(jīng)網(wǎng)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(shù)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(zhì)量的控制具有重要指導意義。
標簽：
基于神經(jīng)網(wǎng)絡的車削加工表面粗糙度智能預測
上傳時間：
2016-03-20
上傳用戶：happycats
