【摘 要】
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通过分析总结影响刀具寿命的主要影响因素,建立铣削刀具加工参数与刀具寿命的径向基神经网络模型。训练模型使用了10组样本数据,以刀具直径、铣削速度、铣削宽度、铣削深度、
【机 构】
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四川大学制造科学与工程学院,成都中电锦江信息产业有限公司
【基金项目】
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2017年智能制造综合标准化与新模式应用(2017ZZ001);四川省科技支撑计划(2017GZ0064、2017GZ0066)
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通过分析总结影响刀具寿命的主要影响因素,建立铣削刀具加工参数与刀具寿命的径向基神经网络模型。训练模型使用了10组样本数据,以刀具直径、铣削速度、铣削宽度、铣削深度、进给量、刀具齿数作为网络输入参数,采用十折交叉验证方法对所构建模型进行验证,能够对刀具寿命进行较为准确的预测。与传统BP神经网络模型比较发现,径向基神经网络具有更好的预测精度和稳定性,是预测刀具寿命的一条有效途径。
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