典型文献
涡旋盘侧壁面表面粗糙度双预测模型的建立
文献摘要：
对涡旋盘侧壁面表面粗糙度进行了研究,提出了一种基于多元非线性回归分析法和BP网络神经算法的涡旋盘侧壁面表面粗糙度预测方法.实验表明建立的模型能够很好地表达吃刀深度、刀具转速、侧吃刀量以及进给量与被加工表面粗糙度之间的关系,可以准确地预测不同切削条件下的表面粗糙度.模型内列入了影响变截面涡旋盘侧壁面表面粗糙度的各项切削参数,减少了因参数改变需进行的实验和建模次数,大大降低了成本,提高了模型的适用性,同时也提高了表面质量和加工效率,为实际生产加工提供了理论依据,也为切削参数组合的优化提供了参考.
文献关键词：
表面粗糙度;回归分析;BP网络神经;预测精度
中图分类号：
作者姓名：
刘涛;卢家俊;张文超
作者机构：
兰州理工大学机电工程学院,甘肃 兰州 730050
文献出处：
引用格式：
[1]刘涛;卢家俊;张文超-.涡旋盘侧壁面表面粗糙度双预测模型的建立)[J].机械设计与制造工程,2022(04):82-85
A类：
B类：
侧壁,壁面,对涡,多元非线性回归,非线性回归分析,线性回归分析法,表面粗糙度预测,刀具,吃刀量,进给量,变截面涡旋盘,切削参数,大大降低,表面质量,加工效率,生产加工,数组
AB值：
0.231861
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
