| 基于神经网络的高效强力砂带磨削温度的研究 |
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| 引用本文： | 符志华,黄云,黄智,刘国华. 基于神经网络的高效强力砂带磨削温度的研究[J]. 工具技术, 2008, 42(9) |
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| 作者姓名： | 符志华 黄云 黄智 刘国华 |
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| 作者单位： | 重庆大学机械工程学院,400044,重庆市;重庆市材料表面精密加工及成套装备工程技术研究中心;重庆大学机械工程学院,400044,重庆市;重庆市材料表面精密加工及成套装备工程技术研究中心;重庆大学机械工程学院,400044,重庆市;重庆市材料表面精密加工及成套装备工程技术研究中心;重庆大学机械工程学院,400044,重庆市;重庆市材料表面精密加工及成套装备工程技术研究中心 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) |
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| 摘 要： | 磨削温度高是产生磨削烧伤的主要原因,建立一个合理准确的磨削温度在线预测系统,对满足核电高压容器的高效深磨质量要求至关重要,为此建立了基于神经网络的高效深切磨削温度预测模型,并与热电偶法测得的温度进行了试验比较,发现此预测模型能达到较高的预测精度,表明了此方法有较大的实用性。
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| 关 键 词： | 神经网络 高效深切 磨削温度 |
Research on Temperature of Hi-efficient and Deep-grinding im Belt Based on Artificial Neural Networds |
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| Abstract: | To meet the quality requirements of hi-efficiency Deep-Grinding for nuclear hi-pressure vessel,it is essential to establish a reasonable and accurate prediction system for grinding temperature on line for it is the main reason for grinding burn.So,in this paper,a grinding temperature Prediction model based on artificial neural networks is made.We also make a comparison between the predicted temperature and that from the thermocouple method and found that this prediction model to achieve higher accuracy of prediction.It also showed that this method is more practical. |
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| Keywords: | neural Networks hi-efficient and deep-grinding grinding temperature |
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