人工神经网络在外圆断续车削中的应用研究

人工神经网络在外圆断续车削中的应用研究

论文摘要

在圆锯片基体外圆断续车削过程中,刀具磨损是影响机床工作效率的主要因素之一。通过Deform软件对圆锯片基体外圆的断续车削过程进行了仿真并提取出了切向力Fx、进给力F y、背向力Fz及刀具温度随时间的变化信息,利用时域分析法和频域分析法分别对采集到的切向力Fx、进给力F y、背向力Fz随时间的变化信息及刀具温度随时间的变化信息进行了相应的分析,并分别采用BP神经网络和RBF神经网络对能反映刀具磨损状态的时域、频域特征量进行了智能识别比较研究。结果显示,RBF神经网络性能表现要更好一些。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 圆锯片基体外圆断续车削过程仿真
  • 2 信息数据的时域、频域特征量提取
  • 3 刀具磨损状态的智能识别研究
  • 4结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张明松,陈飞,王瑶,李晓维,王鑫,向世杰

    关键词: 圆锯片基体,外圆断续车削,刀具磨损,智能识别

    来源: 机械工程师 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

    专业: 金属学及金属工艺

    单位: 三峡大学机械与动力学院

    分类号: TG51

    页码: 13-16

    总页数: 4

    文件大小: 931K

    下载量: 48

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