【摘 要】
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首先,该文通过理论和实验分析,找出并有效地提取体现加工误差原因的加工参数及加工状态特征,该项研究选择加工过程中易得到、且很好反映切削力变化的过程信号(如主轴电机电流
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首先,该文通过理论和实验分析,找出并有效地提取体现加工误差原因的加工参数及加工状态特征,该项研究选择加工过程中易得到、且很好反映切削力变化的过程信号(如主轴电机电流信号,工件振动信号)、加工参数、刀具参数和加工方式作为模型的输入.通过分析影响加工质量的多种因素,综合考虑铣削过程主轴电机电流信号、工件振动信号、主轴转速、进给速度、切削深度、切削宽度、顺/逆铣及刀具直径八种因素,以这八种因素作为神经网络输入,进行信息融合,以加工尺寸误差作为目标输出.最后,介绍了针对HURCO BMC20镗铣加工中心建立的加工尺寸误差智能预测实验系统,通过实验研究证明了该方法的可行性、有效性.研究表明:径向基(RBF)神经网络是一种性能较好的前向网络,对非线性系统的建模具有很好的效果,并可很好地应用于机械加工尺寸预测建模;同时,这种基于RBF神经网络的加工尺寸预测系统在实际生产系统中具有良好的应用前景.
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