涡旋盘侧壁面表面粗糙度双预测模型的建立

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	涡旋盘侧壁面表面粗糙度双预测模型的建立
	刘涛; 卢家俊; 张文超
刊名	机械设计与制造工程
	2022-04-15
卷号	51 期号:04 页码:82-85
关键词	表面粗糙度回归分析 BP网络神经预测精度
英文摘要	对涡旋盘侧壁面表面粗糙度进行了研究，提出了一种基于多元非线性回归分析法和BP网络神经算法的涡旋盘侧壁面表面粗糙度预测方法。实验表明建立的模型能够很好地表达吃刀深度、刀具转速、侧吃刀量以及进给量与被加工表面粗糙度之间的关系，可以准确地预测不同切削条件下的表面粗糙度。模型内列入了影响变截面涡旋盘侧壁面表面粗糙度的各项切削参数，减少了因参数改变需进行的实验和建模次数，大大降低了成本，提高了模型的适用性，同时也提高了表面质量和加工效率，为实际生产加工提供了理论依据，也为切削参数组合的优化提供了参考。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/158610]
专题	机电工程学院
作者单位	兰州理工大学机电工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	刘涛,卢家俊,张文超. 涡旋盘侧壁面表面粗糙度双预测模型的建立[J]. 机械设计与制造工程,2022,51(04):82-85.
APA	刘涛,卢家俊,&张文超.(2022).涡旋盘侧壁面表面粗糙度双预测模型的建立.机械设计与制造工程,51(04),82-85.
MLA	刘涛,et al."涡旋盘侧壁面表面粗糙度双预测模型的建立".机械设计与制造工程 51.04(2022):82-85.