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作 者:马廉洁[1,2] 李琛[1] 曹小兵[1] 陈小辉[1] 单增瑜[1]
机构地区:[1]东北大学秦皇岛分校控制工程学院,河北秦皇岛066004 [2]东北大学机械工程与自动化学院,沈阳110819
出 处:《组合机床与自动化加工技术》2014年第7期1-4,共4页Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
基 金:国家自然科学基金项目资助(51275083)
摘 要:以工程陶瓷切削过程为研究对象,通过DEFORM有限元分析、灰色系统和BP神经网络算法,研究了工程陶瓷切削温度特征。根据切削温度有限元仿真数据,构建了不等时距灰色预测模型,预测了工程陶瓷切削温度,在此基础上建立了两层BP神经网络,结合两种算法的优点,提高了预测精度。研究结果表明,切削开始阶段切削温度迅速达到峰值,随后趋于稳定。随着切削速度、进给速度、切削深度和主偏角的增加,切削温度均呈上升趋势,其中切削温度对切削速度最为敏感。The object of study is engineering ceramics cutting process,the temperature characteristic of engineering ceramics was studied respectively by finite element analysis DEFORM software,gray system and BP neural network algorithm.The unequal interval gray prediction model,was established based on the twotier BP neural network,which simulated the cutting temperature in the paper.Combining the advantages of two algorithms,the prediction accuracy was improved.The results indicated that the temperature quickly reached a peak in beginning of cutting,and then stabilized,the cutting temperature was increased with increasing of cutting speed,feed speed,cutting depth and main angle.The influence of cutting speed on cutting temperature was most significant.
关 键 词:切削温度 灰色系统 BP神经网络 有限元 工程陶瓷
分 类 号:TH161[机械工程—机械制造及自动化] TG65[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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