微铣削表面粗糙度预测模型的研究

• 作者: 卢晓红 李光俊 武文毅 王鑫鑫 贾振元 贾旭
• 来源期刊: 新型工业化
• 学科: 工学
• 关键词: 微铣削 表面粗糙度 预测模型 响应曲面法 支持向量机回归
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 39-47
• 页数: 9页
• 分类号: TH16
• 字数: 5126字
• 语种: 中文

摘要

微铣削表面粗糙度是衡量加工过程的一个重要性能指标，建立预测精度较高的微铣削表面粗糙度预测模型，准确地预测和控制零件微铣削加工后的表面粗糙度，对于合理选择工艺参数指导零件的实际加工意义重大。本文结合目前微铣削表面粗糙度预测模型的研究现状，针对黄铜件分别采用响应曲面法（RSM）和支持向量机（SVM）回归建立关于刀具悬伸量、主轴转速、每齿进给量、轴向切深四个切削参数的微铣削表面粗糙度预测模型，并通过微铣削加工试验对两种方法建立的预测模型进行对比验证，结果表明SVM预测模型预测均方误差仅为RSM预测模型的17.9%，预测精度较高，能够较好的预测微铣削表面粗糙度的大小和变化规律。因此，SVM预测模型更适合于微铣削表面粗糙度的预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾振元	大连理工大学机械工程学院	246	3324	30.0	43.0
2	卢晓红	大连理工大学机械工程学院	45	407	12.0	18.0
3	王鑫鑫	大连理工大学机械工程学院	4	22	1.0	4.0
4	武文毅	大连理工大学机械工程学院	4	55	2.0	4.0
5	贾旭	大连理工大学机械工程学院	4	29	3.0	4.0
6	李光俊	大连理工大学机械工程学院	2	2	1.0	1.0