高速磨削表面粗糙度预测模型研究

• 作者: 张琳娜 田雪豪 郑鹏
• 来源期刊: 机械设计与制造
• 学科: 工学
• 关键词: 高速磨削 表面粗糙度预测 最小二乘支持向量机 交叉验证 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 数字化设计与制造
• 页码范围: 193-196
• 页数: 4页
• 分类号: TH16|TH-39
• 字数: 2460字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2019.10.048

摘要

磨削表面质量的优劣直接影响零件的性能与使用寿命,其主要由表面粗糙度表征.运用最小二乘支持向量机预测理论与参数优化算法建立了高速磨削表面粗糙度预测模型,搭建了磨削闭环系统.通过实验分析得出,对试样内工艺参数组合下表面粗糙度进行预测时,平均相对误差为MRE=0.0095,均方根误差为MSE=0.0050;对试样外工艺参数组合下表面粗糙度进行预测时,平均相对误差为MRE=0.0119,均方根误差为MSE=0.0054.高速磨削表面粗糙度预测引导了磨削参数的设定,形成了磨削过程的闭环反馈控制,提高了高速磨削加工的自动化水平,磨削精度、效率,同时降低了磨削的废品率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张琳娜	郑州大学机械工程学院	113	702	15.0	21.0
2	郑鹏	郑州大学机械工程学院	89	400	11.0	15.0
3	田雪豪	郑州大学机械工程学院	3	3	1.0	1.0