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针对表面粗糙度和刀具振幅的切削用量优化研究
被引量:
3
1
作者
李春雷
倪俊芳
《机床与液压》
北大核心
2019年第20期51-54,共4页
对进给量、切削速度和轴向切深这3个切削参数对工件表面粗糙度和刀具振动幅度的影响进行试验研究。采用BBD响应面法对6061铝工件进行端铣加工试验,并通过数学建模对试验结果进行分析。提出一种基于遗传算法的多目标优化方法来同时减小...
对进给量、切削速度和轴向切深这3个切削参数对工件表面粗糙度和刀具振动幅度的影响进行试验研究。采用BBD响应面法对6061铝工件进行端铣加工试验,并通过数学建模对试验结果进行分析。提出一种基于遗传算法的多目标优化方法来同时减小工件表面粗糙度和刀具振动幅度。建立能预报表面粗糙度和刀具振动的径向基神经网络模型,并通过试验验证其准确性。
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关键词
切削用量
表面粗糙度
刀具振幅
BBD响应面法
遗传算法
径向基神经网络
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职称材料
题名
针对表面粗糙度和刀具振幅的切削用量优化研究
被引量:
3
1
作者
李春雷
倪俊芳
机构
苏州工业职业技术学院精密制造工程系
苏州大学机电工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2019年第20期51-54,共4页
基金
江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015B186)
国家自然科学基金资助项目(51105263)
文摘
对进给量、切削速度和轴向切深这3个切削参数对工件表面粗糙度和刀具振动幅度的影响进行试验研究。采用BBD响应面法对6061铝工件进行端铣加工试验,并通过数学建模对试验结果进行分析。提出一种基于遗传算法的多目标优化方法来同时减小工件表面粗糙度和刀具振动幅度。建立能预报表面粗糙度和刀具振动的径向基神经网络模型,并通过试验验证其准确性。
关键词
切削用量
表面粗糙度
刀具振幅
BBD响应面法
遗传算法
径向基神经网络
Keywords
Cutting dosage
Surface roughness
Tool vibration amplitude
BBD response surface method
Genetic algorithm
Radial ba-sis neural network
分类号
TG547 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
针对表面粗糙度和刀具振幅的切削用量优化研究
李春雷
倪俊芳
《机床与液压》
北大核心
2019
3
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