典型文献
单晶材料微磨削表面粗糙度模型预测与优化
文献摘要：
应用响应曲面法(RSM),通过实验与结果分析,建立DD98表面粗糙度预测模型.根据响应曲面和等高线图,可以得到磨削工艺参数对微磨削表面粗糙度的影响规律和影响的交互作用,其中主轴转速与进给速度对磨削表面粗糙度的影响方面有较强的交互关系.为使预测模型更精确,用BP神经网络进一步对响应曲面法得到的预测模型进行优化,从而获得优化后的预测模型.在表面粗糙度模型预测范围内,随机选取实验参数对得到的预测模型的准确性进行验证.结果表明:经过神经网络优化的模型使响应曲面法预测模型的预测误差,分别由17.2％和16.7％减小到0.61％和0.38％,优化后的模型预测精度更高,可以作为镍基单晶高温合金微尺度磨削的重要参考.
文献关键词：
微磨削;镍基单晶高温合金;表面粗糙度;响应曲面法;BP神经网络;预测模型;模型优化
中图分类号：
作者姓名：
孙杨;于联周;巩亚东
作者机构：
沈阳城市建设学院机械工程学院,辽宁沈阳110167;东北大学机械工程与自动化学院,辽宁沈阳110819
文献出处：
引用格式：
[1]孙杨;于联周;巩亚东-.单晶材料微磨削表面粗糙度模型预测与优化)[J].中国工程机械学报,2022(04):300-305
A类：
B类：
单晶材料,微磨削,响应曲面法,RSM,DD98,表面粗糙度预测,粗糙度预测模型,等高线图,磨削工艺参数,主轴转速,进给速度,交互关系,神经网络优化,预测误差,镍基单晶高温合金,微尺度,模型优化
AB值：
0.228429
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