【摘 要】
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不同的铣削加工工艺参数会影响加工表面形貌和表面粗糙度。考虑灰关联分析与神经网络法的各自优点,提出了一种新的基于灰关联神经网络模型进行表面粗糙度预测的模型。首先利
【机 构】
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海南大学机电工程学院,武汉大学动力与机械学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51505343),海南省自然科学基金项目(518QN210),海南省高等学校科学研究资助项目(Hnky2018-21),海南大学科研启动基金资助项目(KYQD(ZR)1802)
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不同的铣削加工工艺参数会影响加工表面形貌和表面粗糙度。考虑灰关联分析与神经网络法的各自优点,提出了一种新的基于灰关联神经网络模型进行表面粗糙度预测的模型。首先利用灰关联分析,将各因子与预测目标作关联性的排序,且把不必要的因子剔除,接着进行神经网络的训练及预测。将所提的预测模型运用到铣削加工的表面粗糙度预测中,构建出表面粗糙度预测系统,最后采用两样本T分配假设检验,以此验证该预测系统的有效性与可行性。
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