【摘 要】
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采用遗传算法和神经网络相结合,以表面形貌评价参数(表面算数平均偏差、表面支承指数、核心区液体滞留指数和谷底区液体滞留指数)为输入层,以磨削参数(砂轮转速、工件速度、
【机 构】
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山东大学机械工程学院,山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室
【基金项目】
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国家科技重大专项资助项目(2012ZX04006-011).
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采用遗传算法和神经网络相结合,以表面形貌评价参数(表面算数平均偏差、表面支承指数、核心区液体滞留指数和谷底区液体滞留指数)为输入层,以磨削参数(砂轮转速、工件速度、横向进给量和背吃刀量)为输出层,建立多输入多输出的优化预测模型;针对不同使用需求的特定表面形貌结构,利用此模型预测流体润滑条件下相应的磨削工艺参数.验证实验采用与样本实验不同的机床、砂轮和工件尺寸,结果显示,预测值与实验值的最大偏差为12.87%,充分证明了该模型的优化精确性、可靠性和普适性;该模型可有效提高工艺方案的设计效率.
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