科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
在航空航天领域,钛合金应用越来越广泛,在加工过程中,需要对钛合金切削力进行预测。但是国内大多数的预测方法无法实时地对加工过程进行预测,存在切削力预测误差较大的问题。为此,提出一种基于神经网络的钛合金切削力预测方法。该方法利用神经网络选取影响钛合金切削力变化的多种因素,并将这些因素定义为预测的辅助变量,在此基础上进行数据预处理,计算数据样本间的相似度,对辅助变量进行归一化处理,建立基于神经网络的钛合金切削力预测模型。利用PSO优化神经网络的初始参数,将切削温度和切削的最大允许误差和实际值作为神经网络的输入和输出,设定网络的阈值和学习速率,在此基础上完成钛合金切削力预测。实验仿真证明,该模型精度较高,能为钛合金的切削机理研究提供新的手段和依据。
-
单位漯河职业技术学院
