基于神经网络的轧辊磨削表面粗糙度智能预测  

Intelligent Prediction of Surface of Roll Grinding Based on Neural Network

作　　者：陆胜[1] 罗泽举[1] 刘锬[2] 

机构地区：[1]重庆工商大学计算机科学与信息工程学院,重庆400067 [2]上海大学机电工程与自动化学院,上海200072

出　　处：《组合机床与自动化加工技术》2008年第2期15-17,共3页Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique

基　　金：重庆市科委资助项目(2007BB2205)

摘　　要：轧辊磨削精度和表面质量主要指磨削过程中的加工精度、表面粗糙度和物理机械性能,而表面粗糙度是其中最主要的一个因素。在轧辊磨削工艺中研究基于模糊神经网络的表面粗糙度预测,在加工过程中辨识表面粗糙度,保证了轧辊磨削质量的同时也提高轧辊磨削的生产率。The roll grinding and it＇ s quantity of surface include precision, roughness of surface and mechanical capability. But the roughness of surface is the most important factor. To predict the roughness of surface based on fuzzy neural networks in processing of the roll grinding. As a result, we can dope out the roughness of surface in processing, ensuring the grinding quantity and productivity.

关 键 词：轧辊磨削 表面粗糙度 模糊神经网络 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]