| 径向基函数神经网络在高速铣削表面粗糙度预测中的应用 |
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| 引用本文： | 陈英俊,陈庆华. 径向基函数神经网络在高速铣削表面粗糙度预测中的应用[J]. 组合机床与自动化加工技术, 2013, 0(6) |
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| 作者姓名： | 陈英俊 陈庆华 |
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| 作者单位： | 肇庆学院电子信息与机电工程学院,广东肇庆,526061 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，广东省教育部产学研结合项目 |
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| 摘 要： | 应用RBF神经网络建立了高速铣削模具型腔时已加工表面粗糙度的预测模型,预测值与实测值非常接近,预测精度略高于回归模型的精度.利用该模型对高速铣削表面粗糙度进行了预报,并分析了工艺参数的影响规律,验证了模型对质量监测及工艺参数优化的可行性及实用性.结果表明,通过合理选择工艺参数,尤其在控制切削深度和切削宽度的情况下,可获得Ra0.3 μm以下的已加工表面粗糙度.
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| 关 键 词： | 高速铣削 表面粗糙度 RBF神经网络 预测模型 |
Application of RBF Neural Network in Surface Roughness Prediction of High-speed Milling |
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| CHEN Ying-jun , CHEN Qing-hua. Application of RBF Neural Network in Surface Roughness Prediction of High-speed Milling[J]. Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique, 2013, 0(6) |
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| Authors: | CHEN Ying-jun CHEN Qing-hua |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | high-speed milling surface roughness RBF neural network predictive model |
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