【摘 要】
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采用BP神经网络建立灰铸铁钻削过程的切削能耗与切削参数之间的关系模型,并建立三元线性回归预测模型,对两种预测模型预测结果的准确性进行比对分析。考虑切削参数之间的交互
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（5177513）,福建省自然科学基金项目（2016J01723）,福建省2011协同创新中心合作项目（2017XT002）
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采用BP神经网络建立灰铸铁钻削过程的切削能耗与切削参数之间的关系模型,并建立三元线性回归预测模型,对两种预测模型预测结果的准确性进行比对分析。考虑切削参数之间的交互作用建立三维表面图,对比分析钻削过程的切削能耗与切削参数的变化规律。结果表明,通过训练的BP神经网络在预测切削能耗方面具有更好的准确性,对钻削过程的切削能耗预测研究具有一定应用价值和指导意义。生产实际中,从减小切削能耗的角度分析,在满足加工质量的前提下,钻削灰铸铁时应优先选择较大的进给量和切削速度。
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