模具钢铣削中刀具磨损的试验研究
本文以面铣刀刀片磨损为研究对象,结合类神经网络系统建构高速数控铣削加工的预测模型.以加工参数为模型输入条件,刀腹磨耗为输出条件.采用多因素试验方法,选择切削速度、进给速度、切削深度三个试验参数,利用直交表式的试验计划法设计试验点.依照试验点铣削工件后再测量刀具加工后的刀腹磨耗量,进而求得倒传递网络所需的36组训练范例与11组验证数据.刀腹磨耗预测模式是利用类神经网络中的倒传递网络原理,以田口法求得倒传递网络参数的最优值.试验结果显示,刀腹磨耗随着切削速度、进给速度、切削深度增加而上升.铣削模具钢后,刀具磨耗预测值的平均误差为4.72％,最大误差为11.43％,最小误差为0.31％.整体而言,类神经网络对于铣削加工可进行有效预测.
模具钢 铣削工艺 刀具磨损 预测模型
齐孟雷
辽宁机电职业技术学院
国内会议
厦门
中文
55-58
2014-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）