基于支持向量机数控机床切削能耗预测方法研究

• 作者: 向琴 张业祥 张华 陈薇薇
• 来源期刊: 机械设计与制造
• 学科: 工学
• 关键词: 数控机床 支持向量机 BP神经网络 切削参数 能耗预测
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 理论与方法研究
• 页码范围: 54-56
• 页数: 3页
• 分类号: TH16
• 字数: 2490字
• 语种: 中文

摘要

数控机床在制造业中耗能比例大,研究其耗能至关重要.在数控机床切削过程中,切削参数的不同直接影响数控机床切削能耗大小.基于此分析切削过程中切削速度、进给量和切削深度等切削参数对数控机床切削能耗的影响,搭建基于支持向量机数控机床能耗与切削参数的模型.实例对比验证了基于支持向量机数控机床能耗预测方法的可行性,简化了传统经验公式繁琐的计算过程,相对于BP神经网络法比较精确,为数控机床节能问题、能耗定额等实际问题提供了基础理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张华	武汉科技大学绿色制造与节能减排科技研究中心	219	1586	18.0	27.0
2	向琴	武汉科技大学机械自动化学院	7	65	4.0	7.0
3	陈薇薇	武汉科技大学机械自动化学院	3	33	3.0	3.0
4	张业祥	武汉科技大学机械自动化学院	2	32	2.0	2.0