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基于BP神经网络的超声铣削钛合金表面粗糙度预测
【机构】 河南理工大学机械与动力工程学院；
【摘要】 钛合金作为一种典型的难加工材料,采用传统的切削加工难以获得满意的表面质量。超声振动辅助铣削可以显著难加工材料提高表面质量。BP神经网络建立了求解应用问题的非线性模型,实现了表面粗糙度的智能预测。在本研究中,将纵扭超声振动应用到钛合金铣削过程中。并基于正交试验设计,研究了各参数对表面粗糙度的影响。然后建立BP神经网络预测表面粗糙度。结果表明,将BP神经网络应用到纵扭超声铣削钛合金表面粗糙度的预测中,能以较高的精度实现加工表面粗糙度Ra的智能预测。
- 【会议录名称】 第17届全国特种加工学术会议论文集（下册）
- 【会议名称】第17届全国特种加工学术会议
- 【会议时间】2017-11-17
- 【会议地点】中国广东广州
- 【分类号】TG54;TP183
- 【主办单位】中国机械工程学会特种加工分会、广东工业大学