基于最小二乘支持向量机的铣削加工表面粗糙度预测模型

• 作者: 吴德会
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 表面粗糙度 预测模型 最小二乘支持向量机 铣削
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 838-841
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3301字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-132X.2007.07.020

摘要

在分析以往所建立的表面粗糙度预测模型方法不足的基础上,将一种基于最小二乘支持向量机的预测模型引入铣削加工领域,并给出了相应的步骤和算法.该模型能方便地预测铣削加工参数对加工表面粗糙度的影响,并能利用有限的试验数据得出整个工作范围内的表面粗糙度预测值,有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律.通过具体实例及与其他几种预测方法的对比表明,在相同样本条件下,其模型构造速度比标准支持向量机方法高1～2个数量级,模型预测误差约为支持向量机方法的40%,预测精度比常规BP模型高1个数量级.因此,基于最小二乘支持向量机方法建模速度快、预测精度高、适合加工表面粗糙度预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴德会		66	721	15.0	23.0