基于神经网络的BTA深孔钻耐用度分析及实验研究

• 作者: 李耀明 沈兴全 王唯 董振
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 刀具耐用度 深孔加工 单齿钻 EA4T钢 神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 材料科学与工程
• 页码范围: 205-210
• 页数: 6页
• 分类号: TH166|TG52
• 字数: 3001字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2016.02.020

摘要

为了能够准确预测深孔刀具耐用度,针对BTA深孔钻的磨损特征及耐用度展开了研究.利用神经网络较强的学习和泛化能力,建立了以切削速度和进给量为变量,以钻削加工长度作为刀具耐用度的度量标准的单齿BTA深孔钻的耐用度预测模型,实现了对BTA钻耐用度的理论预测.经过实验验证,该模型预测值与试验值相对误差≤3.8％,表明了该数学模型能够准确的预测BTA钻的耐用度,为刀具的更换周期提供了科学依据,对实际加工有一定的现实指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈兴全	中北大学机械与动力工程学院	116	573	12.0	16.0
5	李耀明	中北大学机械与动力工程学院	26	85	6.0	7.0
9	董振	中北大学机械与动力工程学院	14	30	4.0	5.0
13	王唯	中北大学机械与动力工程学院	6	22	3.0	4.0