| 基于支持向量机钛合金铣削力预测分析 |
| |
| 引用本文： | 向国齐,陆涛.基于支持向量机钛合金铣削力预测分析[J].机床与液压,2016,44(3):142-146. |
| |
| 作者姓名： | 向国齐 陆涛 |
| |
| 作者单位： | 1. 攀枝花学院资源与环境工程学院,四川攀枝花,617000;2. 西华大学机械工程与自动化学院,四川成都,610039 |
| |
| 基金项目： | 攀枝花市科学技术和知识产权局(0290100061)，多学科设计优化中代理模型与智能算法研究(2013JYZ009) |
| |
| 摘 要： | 钛合金材料广泛应用于各个领域,其材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工质量,为此需对铣削力进行预测分析。针对实际加工工程中铣削力函数不能显式表示的问题,提出一种基于支持向量机铣削力模型预测的方法。利用正交试验设计选取合适的设计参数样本点建立铣削力预测模型,并获得预测值与实验值的拟合曲线,试验值通过有限元建模获得,分别对预测值与试验值结果进行误差率及显著性检验分析。为验证支持向量机方法的有效性,建立BP神经网络模型对试验值预测。与BP神经网络模型预测比较,结果显示支持向量机模型预测的结果更能精确预测。
|
| 关 键 词： | 铣削力 BP神经网络 支持向量机 正交试验 |
Prediction Analysis of Titanium Alloy Milling Force Based on Support Vector Machine |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Milling force BP Neural networks SVM Orthogonal experiment |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《机床与液压》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《机床与液压》下载全文 |
|
