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模具钢铣削中刀具磨损的试验研究

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本文以面铣刀刀片磨损为研究对象,结合类神经网络系统建构高速数控铣削加工的预测模型.以加工参数为模型输入条件,刀腹磨耗为输出条件.采用多因素试验方法,选择切削速度、进给速度、切削深度三个试验参数,利用直交表式的试验计划法设计试验点.依照试验点铣削工件后再测量刀具加工后的刀腹磨耗量,进而求得倒传递网络所需的36组训练范例与11组验证数据.刀腹磨耗预测模式是利用类神经网络中的倒传递网络原理,以田口法求得倒传递网络参数的最优值.试验结果显示,刀腹磨耗随着切削速度、进给速度、切削深度增加而上升.铣削模具钢后,刀具磨耗预测值的平均误差为4.72％,最大误差为11.43％,最小误差为0.31％.整体而言,类神经网络对于铣削加工可进行有效预测.

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来源
《第六届现代切削与测量工程国际研讨会》|2014年|55-58|共4页
会议地点厦门
作者
Qi Menglei; 齐孟雷;
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作者单位

中国机械工程学会;

中国仪器仪表学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TG54:TG506.7;
关键词
模具钢; 铣削工艺; 刀具磨损; 预测模型;

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