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基于人工神经网络的铣削磨损监测研究

The Study of Testing Milling Grind Based on Artificial Neural Networks
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摘要 基于人工神经网络模型,建立了切削条件下铣削磨损监控系统.依据机床相关切削参数,以实验方法研究了高速钢立铣刀后刀面磨损BP网络对铣刀的磨损量预报.实验表明:该模型适用于切削条件下的铣刀磨损监控,可以较准确地监控铣刀的剧烈磨损. According to the module based on artificial neural networks, we established system of testing milling grind and some cutting parameter, studied the grind's foretelling of milling tools in high-speed-steel milling tools back faces grinding BP networks by experiments. Experiments show that this module is fit for milling grind's testing under cutting condition, and we can control milling tools' strong grind accurately.
作者 徐创文
出处 《兰州铁道学院学报》 2002年第6期44-47,共4页 Journal of Lanzhou Railway University
关键词 铣削 人工神经网络 切削参数 模型算法 磨损量 在线监测 铣刀 刀具磨损 artificial neural networks cutting parameter module method grind
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献2

  • 1万军,博士学位论文,1996年
  • 2赵凡,硕士学位论文,1996年

共引文献11

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