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PVD涂层刀具切削砂岩的磨损面积研究
1
作者
杨小军
周慧
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2017年第9期59-61,65,共4页
研究切削参数对PVD涂层刀具磨损面积的影响。利用正交试验进行切削试验,采用网格划分方法计算刀具磨损面积,分析刀具磨损面积与主轴转速、进给速度和切削深度之间的关系,根据试验结果得到:提高主轴转速能够降低刀具磨损面积,增加进给速...
研究切削参数对PVD涂层刀具磨损面积的影响。利用正交试验进行切削试验,采用网格划分方法计算刀具磨损面积,分析刀具磨损面积与主轴转速、进给速度和切削深度之间的关系,根据试验结果得到:提高主轴转速能够降低刀具磨损面积,增加进给速度与切削深度将使刀具磨损面积增大。根据经验公式,利用最小二乘法建立刀具磨损面积预测模型,通过F检验可知模型具有较高的显著性,并得到切削参数中影响刀具磨损面积的主次关系为切削深度、主轴转速、进给速度。
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关键词
刀具磨损面积
切削参数
网格划分方法
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职称材料
基于并联GABP与NSGA-Ⅱ的微铣削子午线轮胎模具侧板工艺参数优化
被引量:
1
2
作者
张杰翔
李志永
+3 位作者
张伟
刘俨后
宋山
李越
《制造技术与机床》
北大核心
2021年第7期104-110,共7页
针对微铣削子午线轮胎模具侧板过程中存在刀具磨损严重和能量消耗高的问题,提出了一种基于并联GABP神经网络和NSGA-Ⅱ的多目标工艺参数优化方法。对传统多目标GABP预测模型进行了改进,以试验数据为样本建立了切削三要素为输入,刀具磨损...
针对微铣削子午线轮胎模具侧板过程中存在刀具磨损严重和能量消耗高的问题,提出了一种基于并联GABP神经网络和NSGA-Ⅱ的多目标工艺参数优化方法。对传统多目标GABP预测模型进行了改进,以试验数据为样本建立了切削三要素为输入,刀具磨损面积与切削比能为输出的并联GABP神经网络预测模型,刀具磨损面积预测误差降低了40.82%。以最小刀具磨损面积、最小切削比能为优化目标,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对切削参数进行多目标优化,获得了20组pateto解。最终在兼顾刀具磨损面积和切削比能的情况下,通过对原始试验数据和pareto解集进行灰色关联分析获得了最优切削参数组合:n=19185.423 r/min,f z=0.038 mm/z,a p=0.517 mm,实现了工艺参数优化。
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关键词
微铣削
刀具磨损面积
切削比能
并联GABP预测模型
NSGA-Ⅱ
灰色关联分析
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职称材料
题名
PVD涂层刀具切削砂岩的磨损面积研究
1
作者
杨小军
周慧
机构
包头钢铁职业技术学院
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2017年第9期59-61,65,共4页
文摘
研究切削参数对PVD涂层刀具磨损面积的影响。利用正交试验进行切削试验,采用网格划分方法计算刀具磨损面积,分析刀具磨损面积与主轴转速、进给速度和切削深度之间的关系,根据试验结果得到:提高主轴转速能够降低刀具磨损面积,增加进给速度与切削深度将使刀具磨损面积增大。根据经验公式,利用最小二乘法建立刀具磨损面积预测模型,通过F检验可知模型具有较高的显著性,并得到切削参数中影响刀具磨损面积的主次关系为切削深度、主轴转速、进给速度。
关键词
刀具磨损面积
切削参数
网格划分方法
Keywords
tool wear area
cutting parameter
mesh method
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TG506 [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
基于并联GABP与NSGA-Ⅱ的微铣削子午线轮胎模具侧板工艺参数优化
被引量:
1
2
作者
张杰翔
李志永
张伟
刘俨后
宋山
李越
机构
山东理工大学机械工程学院
山东豪迈机械科技股份有限公司
山东省轮胎模具关键技术重点实验室
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2021年第7期104-110,共7页
基金
山东省重点研发计划(重大科技创新工程)项目(2018CXGC0602)。
文摘
针对微铣削子午线轮胎模具侧板过程中存在刀具磨损严重和能量消耗高的问题,提出了一种基于并联GABP神经网络和NSGA-Ⅱ的多目标工艺参数优化方法。对传统多目标GABP预测模型进行了改进,以试验数据为样本建立了切削三要素为输入,刀具磨损面积与切削比能为输出的并联GABP神经网络预测模型,刀具磨损面积预测误差降低了40.82%。以最小刀具磨损面积、最小切削比能为优化目标,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对切削参数进行多目标优化,获得了20组pateto解。最终在兼顾刀具磨损面积和切削比能的情况下,通过对原始试验数据和pareto解集进行灰色关联分析获得了最优切削参数组合:n=19185.423 r/min,f z=0.038 mm/z,a p=0.517 mm,实现了工艺参数优化。
关键词
微铣削
刀具磨损面积
切削比能
并联GABP预测模型
NSGA-Ⅱ
灰色关联分析
Keywords
micromilling
tool wear area
specific cutting energy
parallel GABP prediction model
NSGA-Ⅱ
grey correlation analysis
分类号
TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TG714 [金属学及工艺—刀具与模具]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PVD涂层刀具切削砂岩的磨损面积研究
杨小军
周慧
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2017
0
下载PDF
职称材料
2
基于并联GABP与NSGA-Ⅱ的微铣削子午线轮胎模具侧板工艺参数优化
张杰翔
李志永
张伟
刘俨后
宋山
李越
《制造技术与机床》
北大核心
2021
1
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职称材料
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