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

论文摘要

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。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 车削实验
  •   1.1 工件材料
  •   1.2 车刀与车床信息
  •   1.3 实验方案及结果
  • 2 BP神经网络模型的建立
  •   2.1 输入输出层结构
  •   2.2 隐含层结构
  •   2.3 训练函数的选择
  •   2.4 样本的归一化处理
  • 3 结果与讨论
  •   3.1 BP神经网络训练结果
  •   3.2 模型验证
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 蔡风涛

    关键词: 高温钛合金,表面粗糙度,神经网络,车削

    来源: 机械工程师 2019年10期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 金属学及金属工艺,自动化技术

    单位: 威海海洋职业学院

    基金: 威海海洋职业学院院级资助项目(KY201709)

    分类号: TG146.23;TG84;TP183

    页码: 163-165

    总页数: 3

    文件大小: 1079K

    下载量: 81

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