基于支持向量回归机的磨削力预测

• 作者: 单晓敏 吴晓强 李峰 黄云战
• 来源期刊: 实验室研究与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 磨削力 预测 支持向量机 支持向量回归机
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 实验技术
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 分类号: TH16
• 字数: 3603字
• 语种: 中文

摘要

针对神经网络方法在磨削力预测方面存在的网络结构不好确定和样本需求量大等不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的磨削力智能预测方法.介绍了支持向量回归机的基本原理,分析了影响磨削力的主要因素,选用砂轮速度、工件速度和磨削深度作为输入参数,建立了基于支持向量回归机的磨削力预测模型.仿真结果表明,所建立的预测模型是合理有效的,与BP神经网络预测方法相比,预测的结果准确性更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄云战	云南农业大学工程技术学院	52	194	7.0	12.0
2	吴晓强	内蒙古民族大学机械工程学院	48	119	6.0	8.0
3	单晓敏	内蒙古民族大学机械工程学院	13	18	3.0	3.0
4	李峰		7	8	2.0	2.0