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基于MATLAB神经网络的切削力预测
  • ISSN号:1001-3881
  • 期刊名称:《机床与液压》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TG501.3[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
  • 作者机构:[1]天津大学机械工程学院,天津300072
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50175081)
中文摘要:

借助MATLAB人工神经网络,对切削力预测进行了研究。通过比较快速BP算法和LM算法在网络训练时的收敛速度,确定了网络的结构和工具函数,并分析了影响切削力预测精度的因素,实现了切削力的精确预测。其研究结果为车削零件加工质量的物理仿真以及加工参数的优化选择提供了依据。

英文摘要:

Turning force prediction was studied with the help of artificial neural network based on MATLAB. The structure of network and toolbox functions were determined by comparing convergence speed between rapid BP algorithm and LM algorithm, the factors of cutting force prediction error were analyzed and turning forces were predicted accurately. The work can be applied to physical simulation of machining quality and optimization of cutting parameters in turning.

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期刊信息
  • 《机床与液压》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会生产工程分会 广州机械科学研究院
  • 主编:闵新和
  • 地址:广州市黄埔区茅岗路828号
  • 邮编:510700
  • 邮箱:jcy@gmeri.com
  • 电话:020-32387859
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3881
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1259/TH
  • 邮发代号:46-40
  • 获奖情况:
  • 2011荣获第四届广东省优秀科技期刊一等奖2010年...
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:28254