【摘 要】
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为获得内齿强力珩齿加工中的珩削力数值,文章引入反向传播(back propagation,BP)神经网络对其进行预测。以主轴转速、珩轮径向进给量、珩轮轴向进给速度为设计因子开展珩削试验,采用机床内部Kistler测力仪测量获取珩削力;采集试验样本后利用BP神经网络进行训练,得到珩削力的BP神经网络模型,并与相同试验样本下的指数型模型进行了对比。结果表明,BP神经网络模型可以更精准地预测内齿强力珩齿加工中的珩削力,BP神经网络普遍误差均不超过5%,而指数型预测模型误差最大达到了18.94%。但指数型模型在预
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51575154),国家科技重大专项资助项目(2013ZX04002051)。
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为获得内齿强力珩齿加工中的珩削力数值,文章引入反向传播(back propagation,BP)神经网络对其进行预测。以主轴转速、珩轮径向进给量、珩轮轴向进给速度为设计因子开展珩削试验,采用机床内部Kistler测力仪测量获取珩削力;采集试验样本后利用BP神经网络进行训练,得到珩削力的BP神经网络模型,并与相同试验样本下的指数型模型进行了对比。结果表明,BP神经网络模型可以更精准地预测内齿强力珩齿加工中的珩削力,BP神经网络普遍误差均不超过5%,而指数型预测模型误差最大达到了18.94%。但指数型模型在预
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