基于BP神经网络和多元线性回归的航发叶片铣削力预测研究

作者：黄兵; 胥云^*; 廖映华; 石艳; 李志荣

来源：机电工程, 2019, 36(08): 824-829.

• 航发叶片
• 铣削加工
• 铣削工艺参数
• 铣削力预测

针对航空发动机叶片加工过程中铣削力的变化预测和控制问题,通过研究铣削加工工艺系统的主要工艺参数,利用正交试验法确定了若干组工艺参数方案,建立了AdvantEdge FEM叶片二维铣削模型完成了叶片铣削仿真试验;提取了仿真试验的铣削力,通过方差分析确定了不同工艺参数对铣削力变化影响能力的强弱;利用影响能力强的参数设计了对比试验,建立了BP神经网络铣削力预测模型和多元线性回归铣削力预测模型,比较分析了两种预测模型对铣削力的预测能力。研究结果表明:铣削深度对铣削力变化的影响最大,其余影响较小;BP神经网络预测的准确度和稳定性整体上优于多元线性回归。

• 单位
  四川轻化工大学