45钢高速铣削表面粗糙度预测

• 作者: 段春争 郝清龙
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 表面粗糙度预测 高速铣削 最小二乘支持向量机 粒子群算法 回归分析 预测精度 45钢
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 页码范围: 1229-1233
• 页数: 5页
• 分类号: TG506
• 字数: 5568字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11990/jheu.201412077

摘要

为了提高高速铣削加工表面粗糙度预测的精确性以及模型的通用性,提出了一种基于粒子群最小二乘支持向量机( PSO-LSSVM)算法的高速铣削加工表面粗糙度预测方法. 以工件硬度以及铣削参数为影响因素,采用回归分析方法、最小二乘支持向量机( LSSVM)以及PSO-LSSVM方法,分别建立了45钢高速铣削加工表面粗糙度预测模型,并对模型的预测精度进行了试验验证和对比分析. 结果表明:相同样本条件下,回归分析方法的预测误差较大,PSO-LSSVM预测模型平均预测误差仅为LSSVM方法平均预测误差的50%. PSO-LSSVM预测模型具有较高的预测精度和泛化能力,能够准确地预测高速铣削不同硬度的工件表面粗糙度,同时为铣削参数的选择和表面质量的控制提供了依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段春争	大连理工大学机械工程学院	56	569	14.0	23.0
2	郝清龙	大连理工大学机械工程学院	2	37	2.0	2.0