基于BP神经网络和多元线性回归的航发叶片铣削力预测研究

• 作者: 廖映华 李志荣 石艳 胥云 黄兵
• 来源期刊: 机电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 航发叶片 铣削加工 铣削工艺参数 铣削力预测
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 机械、仪表技术
• 页码范围: 824-829
• 页数: 6页
• 分类号: TH165|TG54
• 字数: 4604字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4551.2019.08.010

摘要

针对航空发动机叶片加工过程中铣削力的变化预测和控制问题,通过研究铣削加工工艺系统的主要工艺参数,利用正交试验法确定了若干组工艺参数方案,建立了AdvantEdge FEM叶片二维铣削模型完成了叶片铣削仿真试验;提取了仿真试验的铣削力,通过方差分析确定了不同工艺参数对铣削力变化影响能力的强弱;利用影响能力强的参数设计了对比试验,建立了BP神经网络铣削力预测模型和多元线性回归铣削力预测模型,比较分析了两种预测模型对铣削力的预测能力.研究结果表明:铣削深度对铣削力变化的影响最大,其余影响较小;BP神经网络预测的准确度和稳定性整体上优于多元线性回归.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石艳	四川轻化工大学机械工程学院	2	0	0.0	0.0
5	胥云	四川轻化工大学机械工程学院	5	0	0.0	0.0
9	廖映华	四川轻化工大学机械工程学院	4	0	0.0	0.0
10	李志荣	四川轻化工大学机械工程学院	2	0	0.0	0.0
11	黄兵	四川轻化工大学机械工程学院	1	0	0.0	0.0