【摘 要】
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在金属切削加工中，对切削力的预报和控制是加工中一个重要部分，直接影响着加工质量、刀具寿命和磨损等一些重要指标，因此对切削力预报研究有着重要的意义。传统切削研究中，主要是
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在金属切削加工中，对切削力的预报和控制是加工中一个重要部分，直接影响着加工质量、刀具寿命和磨损等一些重要指标，因此对切削力预报研究有着重要的意义。传统切削研究中，主要是从切削理论和切削试验两种方法来进行。长期以来许多学者对切削力预报做了大量的理论研究工作，期望从理论上获得切削力的计算公式，但由于影响切削力的实际因素众多，切削的过程十分复杂，给建立切削力的理论模型带来很大困难；现阶段考察切削力和切削用量关系主要是利用正交试验获得的试验数据，通过回归分析得出实验公式，但方法比较专一，通用性不强，当加工条件有较大变化时，得到的结果会与实际差异很大。 在本课题中，尝试用人工神经元网络的方法进行金属切削力的预报研究。以多层前馈神经网络为基本结构，以误差逆传播算法(BP算法)为网络的训练方法，籍助VC语言建立了切削力预报程序；同时，为提高神经网络的收敛速度和精度，在训练算法中引入了共轭梯度法和拟牛顿法等优化方法，提出在网络训练中避免局部最小和过早饱和的解决方法，并对网络结构的建立原则、训练参数的选择和输入输出数据的归一化问题也进行了详细的讨论。最后，用现有两种镍基高温合金材料K24和B1的铣削、磨削和钻削试验数据对网络加以训练，使之可以应用于变换条件下的切削力预报中。 论文还进行了B1镍基高温合金的磨削性能研究。通过对采用不同砂轮(CBN100、CBN180和WA80)时磨削力随磨削过程变化的比较，分别得出不同磨料下磨削力变化的一般规律；通过正交试验法对高温合金试件进行磨削试验，分析得到在一定平台移动速度下磨削力实验公式，研究磨削工艺参数对加工性能的影响，为生产中采用CBN砂轮以合适的磨削参数对该材料工件进行加工提供理论依据，也为基于神经网络的切削力预报提供了试验基础。
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