基于神经网络的高效强力砂带磨削温度的研究

• 作者: 刘国华 符志华 黄云 黄智
• 来源期刊: 工具技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 高效深切 磨削温度
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 9-11
• 页数: 3页
• 分类号: TG7
• 字数: 2170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7008.2008.09.003

摘要

磨削温度高是产生磨削烧伤的主要原因,建立一个合理准确的磨削温度在线预测系统,对满足核电高压容器的高效深磨质量要求至关重要,为此建立了基于神经网络的高效深切磨削温度预测模型,并与热电偶法测得的温度进行了试验比较,发现此预测模型能达到较高的预测精度,表明了此方法有较大的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄智	重庆大学机械工程学院	28	347	11.0	18.0
3	黄云	重庆大学机械工程学院	90	772	15.0	24.0
7	刘国华	重庆大学机械工程学院	6	24	2.0	4.0
11	符志华	重庆大学机械工程学院	6	11	2.0	2.0