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在钛合金深孔钻削过程中,由于其难加工性经常会存在刀具磨损严重、排屑困难和内孔表面质量差等问题。为了获得具有良好内孔表面质量和切屑形态的钛合金深孔类零件,以新型钛合金TC32为研究对象,在不同工艺参数下基于深度学习和BP神经网络进行了TC32钛合金的容屑系数预测和加工试验验证。研究结果表明：预测模型的决定系数R 2为0.921,拟合程度和精度较高,预测性能良好;当进给量为0.08 mm/r、主轴转速为435 r/min时容屑系数为5.6,切屑形态以C形屑和短带状屑为主,排屑顺畅且加工过程稳定。 相似文献
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