【摘 要】
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采用正交试验法研究干磨和湿磨方式下砂轮线速度、工件转速、磨削深度对合金钢40CrNiMoA高速外圆磨削比能的影响,并建立基于BP神经网络的磨削比能预测模型,最后对预测结果进行验证.结果表明:合金钢40CrNiMoA高速外圆磨削比能随砂轮线速度增大呈现先增加后减小的趋势,随工件转速、磨削深度的增大而减小,工件转速对磨削比能的影响程度最大;湿磨方式的磨削比能比干磨方式的小.在试验工艺参数范围内,当砂轮线速度为60 m/s、工件转速为125 r/min、磨削深度为40μm时,磨削比能最小;预测模型的预测值与试验
【机 构】
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湖南科技大学 难加工材料高效精密加工湖南省重点实验室,湖南湘潭 411201
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采用正交试验法研究干磨和湿磨方式下砂轮线速度、工件转速、磨削深度对合金钢40CrNiMoA高速外圆磨削比能的影响,并建立基于BP神经网络的磨削比能预测模型,最后对预测结果进行验证.结果表明:合金钢40CrNiMoA高速外圆磨削比能随砂轮线速度增大呈现先增加后减小的趋势,随工件转速、磨削深度的增大而减小,工件转速对磨削比能的影响程度最大;湿磨方式的磨削比能比干磨方式的小.在试验工艺参数范围内,当砂轮线速度为60 m/s、工件转速为125 r/min、磨削深度为40μm时,磨削比能最小;预测模型的预测值与试验结果的绝对误差小于10％,表明BP神经网络预测模型是有效的.
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