基于ELMAN网络的高速平面铣削表面粗糙度的研究

• 作者: 张宇 张春飞 李忠科 邹浩波
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: ELMAN神经网络 高速平面铣削 表面粗糙度 正交试验数据组合
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 切削加工与设备
• 页码范围: 15-16,69
• 页数: 3页
• 分类号: TG547
• 字数: 2194字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2006.10.006

摘要

本文使用人工神经网络方法建立了高速平面铣削条件下切削参数对加工表面粗糙度影响的模型.通过高速切削实验,利用正交试验组合数据组训练神经网络,研究和预测切削速度、切削深度和每齿进给量对加工表面粗糙度的影响.通过实测数据测试了模型的性能,取得了较好的效果,该方法可以用于预测高速平面铣削表面粗糙度.