【摘 要】
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对各种不同磨削加工参数和磨削动态过程条件下，用BP神经网络化的Volterra级数建模，对外圆磨削加工时残余应力分布进行了建模仿真，实现了工件内部次表层残余应力大小与张应力峰值
【机 构】
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贵州师范大学机械与电气工程学院,贵州师范大学机械与控制仿真重点实验室
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对各种不同磨削加工参数和磨削动态过程条件下，用BP神经网络化的Volterra级数建模，对外圆磨削加工时残余应力分布进行了建模仿真，实现了工件内部次表层残余应力大小与张应力峰值位置的预测，验证了多次磨削残余应力分布的非线性叠加关系，实现了外圆磨削次表层残余应力分布的计算。利用三层BP神经网络激励函数在阈值处进行泰勒级数分解，解算Volterra级数各阶核，采用离散Volterra网络学习算法，实现磨削动态系统残余应力非线性建模。并通过实验对模型进行了验证。
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