高速磨削表面粗糙度预测模型研究

论文摘要

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。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 田雪豪,郑鹏,张琳娜

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

来源: 机械设计与制造 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

专业: 金属学及金属工艺

单位: 郑州大学机械工程学院

基金: 河南省自然科学基金资助项目(162300410251),国家自然科学基金资助项目(51775515)

分类号: TG580.614

DOI: 10.19356/j.cnki.1001-3997.2019.10.049

页码: 193-196

总页数: 4

文件大小: 674K

下载量: 159

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