基于RBF神经网络的难加工金属材料数控加工控制方法研究

• 作者: 左青松 曾谊晖 李翼德 王亚风 陈恒 黄红华
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 难加工金属材料 神经网络 数控加工 加工精度
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 31-35
• 分类号: TP202
• 语种: 中文

摘要

针对钛合金等难加工金属材料数控加工存在的问题,采用RBF神经网络开发了难加工金属材料数控加工神经网络控制方法,并结合数控加工设备建立了难加工金属材料实时监控系统.应用效果表明,对难加工材料数控加工进行RBF神经网络控制后,加工工件表面粗糙度误差和圆度误差比难加工材料传统数控加工方法要低很多,表面粗糙度平均误差降低50%以上,圆度平均误差降低70%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾谊晖	中南大学机电工程学院	9	59	4.0	7.0
5	左青松	湖南大学机械与运载工程学院	17	105	7.0	9.0
6	李翼德	湖南大学机械与运载工程学院	1	11	1.0	1.0
7	黄红华	湖南涉外经济学院数控中心	1	11	1.0	1.0
8	陈恒	湖南涉外经济学院数控中心	1	11	1.0	1.0
9	王亚风	湖南涉外经济学院数控中心	1	11	1.0	1.0