典型文献
基于RBF神经网络和遗传算法的油膜附水滴切削参数优化
文献摘要：
为了优化油膜附水滴切削工艺参数,降低切削力,减少刀具磨损和提高切削加工质量,结合神经网络和遗传算法,基于MATLAB软件对切削试验数据进行训练.通过构建径向基函数RBF和反向传播BP神经网络模型,并对切削力和表面粗糙度综合加权后综合目标进行预测.对比两种模型的精度后,选择更精确的RBF神经网络模型.利用遗传算法GA优化RBF神经网络模型的切削工艺参数,研究工艺参数间的交互作用.结果表明:最优参数组合为切削速度130m/min,进给量0.13mm/r,背吃刀量0.17mm.可见对基于油膜附水滴技术的切削工艺参数优化具有参考价值.
文献关键词：
油膜附水滴;神经网络;遗传算法;参数优化
中图分类号：
作者姓名：
李俊杰;刘永姜;郭文轩;于婷
作者机构：
中北大学先进制造技术山西省重点实验室
文献出处：
引用格式：
[1]李俊杰;刘永姜;郭文轩;于婷-.基于RBF神经网络和遗传算法的油膜附水滴切削参数优化)[J].工具技术,2022(01):56-59
A类：
油膜附水滴
B类：
RBF,切削参数优化,切削工艺参数,切削力,刀具磨损,切削加工,加工质量,切削试验,径向基函数,反向传播,表面粗糙度,综合加权,综合目标,GA,数间,最优参数,数组,切削速度,130m,进给量,13mm,背吃刀量,17mm,工艺参数优化
AB值：
0.292141
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