精密車削表面粗糙度預測及切削參數(shù)優(yōu)化研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在機械加工中，表面粗糙度是衡量已加工表面質量的重要指標之一。如何確定合理的切削用量以控制表面粗糙度備受關注，對其展開研究不僅具有很強的現(xiàn)實意義，也具有一定的理論意義。
　　本文首先對切削加工工件表面粗糙度預測的研究現(xiàn)狀進行了分類梳理，在表面粗糙度的形成機理分析和基于理論公式的粗糙度預測討論基礎上，提出并建立了基于人工神經網(wǎng)絡的表面粗糙度預測模型。預測模型采用三層前饋型的徑向基函數(shù)(RBF)神經網(wǎng)絡；網(wǎng)絡訓練第一階段采用聚類方法確定

2、徑向基函數(shù)的中心，第二階段采用最小方差法(LMS)確定隱層與輸出層之間的連接權值。
　　第二，將建立的基于RBF神經網(wǎng)絡預測模型應用于超精密車削加工的表面粗糙度預測。利用Matlab軟件編制神經網(wǎng)絡運行程序，選擇若干組實驗數(shù)據(jù)作為訓練樣本，通過測試樣本對訓練后的神經網(wǎng)絡預測精度進行檢測，結果表明了基于RBF神經網(wǎng)絡預測模型的有效性。通過該預測模型研究了表面粗糙度隨切削速度、背吃刀量等切削參數(shù)的變化規(guī)律。
　　第三，以超精密車

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