【摘 要】
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针对子午线轮胎模具微铣削加工过程中能耗计算问题,以主轴转速、每齿进给量、切削深度3个重要铣削参数作为变量,设计轮胎模具微铣削加工能耗实验.根据实验数据构建基于BP神经网络的微铣削能耗预测模型.通过改进预测模型的激活函数,提高模型的预测精度.结果表明:所提的预测模型有效,可以实现不同铣削参数组合下的能耗预测.
【机 构】
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山东省精密制造与特种加工重点实验室,山东淄博255000;山东理工大学机械工程学院,山东淄博255000;山东航天利民智能科技有限公司,山东青岛266100
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针对子午线轮胎模具微铣削加工过程中能耗计算问题,以主轴转速、每齿进给量、切削深度3个重要铣削参数作为变量,设计轮胎模具微铣削加工能耗实验.根据实验数据构建基于BP神经网络的微铣削能耗预测模型.通过改进预测模型的激活函数,提高模型的预测精度.结果表明:所提的预测模型有效,可以实现不同铣削参数组合下的能耗预测.
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