【摘 要】
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《中国制造2025》行动纲领确定了智能制造是制造业的发展方向。智能加工技术采用先进的传感器、加工设备及数据处理方法,通过对机械加工过程信息采集、分析和仿真,实现了工艺系统的监控与调整。本文以微量润滑车削45钢作为实验对象,使用传感器采集加工过程中的过程参量信号,基于Copula函数理论定性和定量分析切削用量、过程参量以及结果参量之间的相关性,并提出了基于Copula分布估计算法和小波包变换优化神经
【基金项目】
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国家重大专项“高速数控切削过程监控与评定方法 ”（№2013ZX04009031-4）基金；
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《中国制造2025》行动纲领确定了智能制造是制造业的发展方向。智能加工技术采用先进的传感器、加工设备及数据处理方法,通过对机械加工过程信息采集、分析和仿真,实现了工艺系统的监控与调整。本文以微量润滑车削45钢作为实验对象,使用传感器采集加工过程中的过程参量信号,基于Copula函数理论定性和定量分析切削用量、过程参量以及结果参量之间的相关性,并提出了基于Copula分布估计算法和小波包变换优化神经网络的表面粗糙度预测方法,主要研究工作如下:（1）综述了国内外学者对相关性、表面粗糙度预测预报和Copula函数的研究进展,阐述了Copula函数定义、类型、参数估计方法以及优选方法,确定了Copula分布计算法和小波包变换优化BP神经网络的表面粗糙度预测方法。（2）设计了实验方案并采用控制变量法对45钢进行微量润滑车削实验,分析了切削用量（切削速度、进给速度和背吃刀量）对过程参量（切削力、振动、切削温度）和结果参量（表面粗糙度、加工表面硬度、切屑变形）的影响,定性地揭示出参量之间的相关性。（3）建立过程参量和结果参量的边缘分布函数,构造C藤Copula相关性模型并根据贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion,BIC）和赤池信息准则（Akaike Information Criterion,AIC）准则确定最佳的Copula函数,计算出Kendall秩相关系数,系统地分析各变量之间的相关性。（4）将相关性强的切削力作为单输入及切削力和振动作为多输入,采用Copula分布估计算法和小波包变换优化BP神经网络,构建四个表面粗糙度预测模型。通过实验验证,表明单输入的小波包变换优化BP神经网络预测模型效果最优。
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