【摘 要】
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为减小细长轴的弯曲变形,提高加工精度,对拉夹逆向车削进行理论分析和切削力预测。首先介绍拉夹逆向车削模型,根据受力情况建立力平衡方程,求解振动频率函数,然后用Deform仿
【基金项目】
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河北省自然科学基金（E2014402055）
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为减小细长轴的弯曲变形,提高加工精度,对拉夹逆向车削进行理论分析和切削力预测。首先介绍拉夹逆向车削模型,根据受力情况建立力平衡方程,求解振动频率函数,然后用Deform仿真软件对车削进行仿真,得到不同切削参数下的切削力,最后建立BP神经网络模型,对切削力进行预测。结果表明采用拉夹逆向车削细长轴可以提高工件在装夹状态下的固有频率,取得很好的减振效果,并且使用BP神经网络模型可以精确预测车削力的大小。
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