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人工神经网络技术在CBN砂轮磨削表面粗糙度研究中的应用
被引：3
作者：
黄伟
黄大明
韦志康
周清
机构：
[1] 广西大学机械工程学院
[2] 广西大学机械工程学院 南宁
[3] 南宁
来源：
关键词：
CBN砂轮;
表面粗糙度;
人工神经网络;
D O I：
10.16731/j.cnki.1671-3133.2003.04.015
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
针对CBN砂轮磨削 ,采用人工神经网络方法建立由磨削用量确定表面粗糙度的预测模型。计算结果证明 ,所建立的人工神经网络模型可很好地描述砂轮速度、砂轮进给速度、工件转速对磨削表面粗糙度的影响。预测结果具有良好的精度并得到了验证试验的检验。通过本模型 ,利用有限的试验数据可得出整个工作范围内表面粗糙度的预测值 ,可大量减少试验费用
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