采用BP神经网络预测碳纤维增强树脂基复合材料的钻削力

• 作者: 刘洋 唐思文 李鹏南 邱新义 陈明
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 碳纤维复合材料 BP神经网络 双锋角钻头 钻削轴向力
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 精密制造与加工
• 页码范围: 586-591
• 页数: 6页
• 分类号: TH16
• 字数: 3715字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.2017.0415

摘要

采用双锋角钻头对碳纤维复合材料进行钻削试验,基于反向传播算法的人工神经网络建立钻削轴向力与主轴转速、进给速度之间的非线性关系模型,对比分析三种不同第二主切削刃与第一主切削刃之比的双锋角钻头在试验加工参数下钻削轴向力变化规律.结果表明:与多元线性回归预测模型对比,在相同试验数据为基础的预测计算下,BP神经网络预测值相对误差明显减小,网络预测值误差均在3％之内,而多元线性回归模型最大误差值达到了12.46％,BP神经网络能建立更精准轴向力预测模型.从降低钻削轴向力的角度分析,应采用第二主切削刃与第一主切削刃之比为1的双锋角钻头进行钻削加工.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李鹏南	湖南科技大学机电工程学院	69	224	8.0	12.0
2	陈明	湖南科技大学机电工程学院	12	36	4.0	5.0
3	邱新义	湖南科技大学机电工程学院	44	78	5.0	7.0
4	刘洋	湖南科技大学机电工程学院	24	45	4.0	5.0
5	唐思文		1	2	1.0	1.0