面向低碳制造的数控车削加工中能耗预测方法
数控车削加工中能耗计算复杂.准确预测切削参数对应的机床能耗,对选择节能的加工方案,对实现低碳制造和智能制造具有重要意义.在分析数控加工能耗特性基础上,建立了三层前馈BP神经网络模型来预测数控车削过程中切削比能,输入层包括切削速度、进给速度、背吃刀量及材料去除率4个神经元,输出层包括切削比能1个神经元.根据去除材料体积和预测的切削比能计算切削参数对应的机床能耗.使用功率分析仪和分流器搭建了数控车床能耗检测系统,并验证了该能耗预测方法.结果表明该方法可根据切削参数有效地预测计算机床能耗;还表明在数控半精车时,大的背吃刀量和快的进给速度有利于节能.
数控车削加工 能耗预测 切削参数 前馈BP神经网络模型
赵国勇 赵庆志 许云理 翟静涛
山东理工大学 精密制造与特种加工省级重点实验室,山东 淄博 255049
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2014-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）