【摘 要】
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研究了铣削加工的参数选择。采用基于专家规则和模糊神经网络的推理方法获得优化的切削参数。通过使用优化后的切削参数对切削效率、加工成本和表面光洁度进行优化组合。以一
【机 构】
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合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽科技学院机电与车辆工程学院,
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研究了铣削加工的参数选择。采用基于专家规则和模糊神经网络的推理方法获得优化的切削参数。通过使用优化后的切削参数对切削效率、加工成本和表面光洁度进行优化组合。以一种切削材料为例,考虑其硬度因素,对其切削速度等加工参数进行优化,验证了所提出的参数优化方法的有效性。
The milling parameters are studied. Optimized cutting parameters were obtained by reasoning method based on expert rules and fuzzy neural network. Optimized combination of cutting efficiency, machining cost and surface finish by using optimized cutting parameters. Take a kind of cutting material as an example, considering its hardness factor, the processing parameters such as cutting speed are optimized, and the validity of the proposed parameter optimization method is verified.
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