【摘 要】
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表面粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标。采用正交试验方法,利用圆环面铣刀对模具钢NAK80进行了高速铣削试验,测量了不同工艺参数下的工件表面粗糙度。将试验结果与人工智
【机 构】
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浙江大学宁波理工学院机电与能源工程学院,浙江省零件轧制成形技术研究重点实验室
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表面粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标。采用正交试验方法,利用圆环面铣刀对模具钢NAK80进行了高速铣削试验,测量了不同工艺参数下的工件表面粗糙度。将试验结果与人工智能中的BP神经网络结合,建立了表面粗糙度预测模型,用于预测不同主轴转速、进给速度、切削深度、切削行距、刀具倾角时被加工工件的表面粗糙度,并通过MATLAB图形用户界面设计了表面粗糙度预测软件。结果表明,该预测模型及其封装后的软件可用于加工前工件表面粗糙度的预测。
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