多轴数控加工表面粗糙度的自适应模糊神经网络预测控制方法研究  

作　　者：周微[1] 史东丽[1] 高建国[1] 

机构地区：[1]常州机电职业技术学院机械工程学院,常州213164

出　　处：《内燃机与配件》2018年第15期104-106,共3页Internal Combustion Engine & Parts

基　　金：常州机电职业技术学院院级课题<数控铣削加工表面粗糙度的模糊神经网络预测控制方法及应用研究>;立项编号:2017-YBKJ-03;主持人;周微;江苏省高等职业教育高水平骨干专业建设项目;苏教高[2017]17号;江苏高校"青蓝工程"资助

摘　　要：将模糊神经网络作为预测方法的主要理论工具,设计预测模型结构、层次及确定节点,并结合多轴数控加工特点对其加工表面粗糙度预测,其中以工艺参数(选择有限的主要因素)为输入变量作为网络模型的输入,以加工表面粗糙度作为网络的输出,利用实验中获得的数据样本及刀具参数对模型进行校验和调整,获得精度较高的自适应模糊神经网络预测模型。

关 键 词：模糊神经网络 表面粗糙度 多轴数控加工 自适应预测 

分 类 号：TG659[金属学及工艺—金属切削加工及机床]