变截面涡旋盘齿面粗糙度的双预测模型

• 作者: 刘涛 张文帅 张文超
• 来源期刊: 表面技术
• 学科: 工学
• 关键词: 变截面涡旋盘 粗糙度 正交试验 多元回归模型 BP神经网络 双预测模型 铣削参数
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 表面质量控制及检测
• 页码范围: 323-329
• 页数: 7页
• 分类号: TG506
• 字数: 3368字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2019.08.043

摘要

目的 精确预测三段基圆变截面涡旋盘齿面粗糙度,确定合理的铣削参数,提高变截面涡旋盘齿面的加工质量.方法 首先在正交试验的铣削参数条件下,用XK714数控铣床对毛坯件进行铣削加工,获得三段基圆变截面涡旋盘,用SJ-210表面粗糙度测量仪测量已加工涡旋齿侧面的粗糙度值.然后利用铣削参数和测量的粗糙度值,建立齿面粗糙度的多元回归预测模型和改进的BP神经网络预测模型及双预测模型,并验证该三种模型的精确度.最后对单一因素条件下的粗糙度进行预测、分析.结果 经过计算可得,齿面粗糙度的多元回归预测模型的平均误差为1.43％,最大误差为3.09％.改进的BP神经网络预测模型的平均误差为1.33％,最大误差为3.22％.两种模型的预测平均值作为双预测模型时,预测平均误差为0.627％,最大误差为1.51％.结论 齿面粗糙度的双预测模型的平均误差明显降低,同时可以避免单一预测模型产生主观预测误差.各铣削因素对粗糙度的影响程度不同,进给量fz>吃刀深度ap>刀具转速n>侧吃刀量ae.随着进给量、吃刀深度、侧吃刀量的增加,齿面粗糙度值增加;随着刀具转速升高,齿面粗糙度值降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘涛	兰州理工大学机电工程学院	88	671	14.0	23.0
2	张文帅	兰州理工大学机电工程学院	2	0	0.0	0.0
3	张文超	兰州理工大学机电工程学院	2	0	0.0	0.0