人工神经网络技术在CBN砂轮磨削表面粗糙度研究中的应用

• 作者: 周清 韦志康 黄伟 黄大明
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: CBN砂轮 表面粗糙度 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 工艺与工艺装备
• 页码范围: 40-42
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2469字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3133.2003.04.015

摘要

针对CBN砂轮磨削,采用人工神经网络方法建立由磨削用量确定表面粗糙度的预测模型.计算结果证明,所建立的人工神经网络模型可很好地描述砂轮速度、砂轮进给速度、工件转速对磨削表面粗糙度的影响.预测结果具有良好的精度并得到了验证试验的检验.通过本模型,利用有限的试验数据可得出整个工作范围内表面粗糙度的预测值,可大量减少试验费用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄伟	广西大学机械工程学院	71	410	12.0	17.0
2	黄大明	广西大学机械工程学院	61	681	14.0	24.0
3	韦志康	广西大学机械工程学院	36	138	5.0	10.0
4	周清	广西大学机械工程学院	37	131	6.0	10.0