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基于BP神经网络的车削Ti6Al4V高温钛合金表面粗糙度预测
基于BP神经网络的车削Ti6Al4V高温钛合金表面粗糙度预测
作者:
蔡风涛
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
Ti6Al4V高温钛合金
表面粗糙度
BP神经网络
车削
摘要:
针对Ti6 Al4 V高温钛合金轴类零件的车削加工过程,设计了Ti6Al4V高温钛合金全因素车削实验,对不同车削参数下表面粗糙度的数值进行了测量,然后以车削参数为输入变量,以表面粗糙度为响应,建立了神经网络预测模型.然后在同等条件下实施验证实验,验证了神经网络模型的预测精度.结果显示,文中研究建立的神经网络模型可以根据切削变量准确预测机械零件表面粗糙度.研究结果可为现场生产选择合适的切削参数提供理论指导,从而实现机械零件表面粗糙度的预测和控制.
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关键词热度
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文献信息
篇名
基于BP神经网络的车削Ti6Al4V高温钛合金表面粗糙度预测
来源期刊
机械工程师
学科
工学
关键词
Ti6Al4V高温钛合金
表面粗糙度
BP神经网络
车削
年,卷(期)
2019,(10)
所属期刊栏目
机械设计与计算
研究方向
页码范围
163-165
页数
3页
分类号
TG713|TG529
字数
2723字
语种
中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
Ti6Al4V高温钛合金
表面粗糙度
BP神经网络
车削
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机械工程师
主办单位:
黑龙江省机械科学研究院
黑龙江省机械工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-2333
CN:
23-1196/TH
开本:
大16开
出版地:
黑龙江省哈尔滨市
邮发代号:
14-53
创刊时间:
1969
语种:
chi
出版文献量(篇)
20573
总下载数(次)
34
总被引数(次)
47463
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