机械设计与研究 ›› 2019, Vol. 35 ›› Issue (05): 80-83.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a4999
温静媛;苗鸿宾;刘晓峰;
出版日期:2019-10-20
发布日期:2019-10-20
Online:2019-10-20
Published:2019-10-20
摘要： 基于深孔加工中的BTA钻削方式,通过实验获取了不同转速、进给速度、切削深度下的钻孔粗糙度数据真实值。应用天牛须算法与BP神经网络相互结合,以转速、进给速度、切削深度为输入数据,以孔的表面粗糙度为输出建立了3-6-1的BAS-BP神经网络模型,并绘制折线图将优化前后的预测值进行对比,结果表明BAS-BP神经网络克服了训练时间长、收敛速度慢的缺点,预测精度明显提高。达到了较为理想的效果。也为深孔加工粗糙度研究提供了较好的思路。
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