基于支持向量机钛合金铣削力预测分析 |
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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. DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2016.03.036 |
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作者姓名: | 向国齐 陆涛 |
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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 |
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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) |
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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。
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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 |
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Abstract: | |
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Keywords: | Milling force BP Neural networks SVM Orthogonal experiment |
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