【摘 要】
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铣削变形问题一直是影响薄壁件加工精度的瓶颈问题。由于引起铣削变形的因素较多以及铣削过程本身的复杂性。使得铣削参数与变形量之间的关系很难用准确的解析式来表示。因此
【机 构】
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北京理工大学机械与车辆工程学院,装甲兵工程学院机械工程系
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铣削变形问题一直是影响薄壁件加工精度的瓶颈问题。由于引起铣削变形的因素较多以及铣削过程本身的复杂性。使得铣削参数与变形量之间的关系很难用准确的解析式来表示。因此借助神经网络的非线性映射能力。建立了变形量与铣削参数之间的非线性映射模型。结果显示：所建立的神经网络模型具有较高的精度和良好的泛化能力。该研究为进一步的铣削参数优化提供了保障。
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