| 应用BP神经网络预测高速铣削表面粗糙度 |
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| 引用本文： | 胡金平,高淑琴,齐立涛.应用BP神经网络预测高速铣削表面粗糙度[J].装备制造技术,2012(6):237-238,241. |
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| 作者姓名： | 胡金平 高淑琴 齐立涛 |
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| 作者单位： | 1. 黑龙江科技学院机械工程学院,哈尔滨,150027
2. 平顶山平煤设计院有限公司,河南平顶山,467000 |
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| 基金项目： | 黑龙江省留学归国科学基金，黑龙江省教育厅科研项目 |
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| 摘 要： | 表面粗糙度的预测是切削加工质量分析的重要研究方向,为了在保证铣削的同时预测加工表面的粗糙度、提高生产率,将人工神经网络技术应用于铣削加工领域。应用BP神经网络建立高速铣削加工表面粗糙度预测模型,将预报结果与试验真值进行对比验证,结果表明该方法能够得到较好的预测精度,对高速铣削参数的选择和表面质量的控制具有指导意义。
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| 关 键 词： | 高速铣削 表面粗糙度 BP神经网络 铝合金 |
Predicting surface roughness of high speed milling using back propagation artificial neural network |
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| Authors: | HU Jin-ping GAO Shu-qin QI Li-tao |
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