铣削加工粗糙度的智能预测方法

提出了一种基于最小二乘支持向量机的铣削加工表面粗糙度智能预测方法。首先进行了铣削工艺参数对工件表面粗糙度影响的正交实验,再通过对主轴转速、进给速率和切削深度三因素,以及各因素之间交互三水平实验的数据分析,找出了铣削工艺参数对工件表面粗糙度影响的一些规律。利用最小二乘支持向量机算法建立了铣削预测模型,通过该模型能在有限实验基础上利用工艺参数方便地得到粗糙度预测值。实际预测表明,在相同情况下,该模型构造速度比反向传播神经网络建模预测方法高2个3个数量级,预测精度高10倍左右。