【摘要】：以面齒輪齒面粗糙度為研究對(duì)象,考慮到影響其磨削表面粗糙度R_a的因素很多且不明確,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理構(gòu)造預(yù)測(cè)粗糙度的數(shù)學(xué)模型,通過對(duì)比模型預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的精度,結(jié)果表明此模型可精確地描述砂輪轉(zhuǎn)速、工件進(jìn)給速度和磨削深度對(duì)面齒輪磨削加工表面粗糙度的影響。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度較高,可獲得最大相對(duì)誤差為9.1%的高精度預(yù)測(cè)結(jié)果。
[Abstract]:Taking the tooth surface roughness of face gear as the research object, considering that there are many factors affecting the grinding surface roughness R _ A, a mathematical model for predicting roughness is constructed by using the principle of BP neural network. The accuracy of the prediction model is verified by comparing the predicted value with the experimental value. The results show that the model can accurately describe the influence of grinding wheel speed, workpiece feed speed and grinding depth on the grinding surface roughness. Experimental results show that the prediction accuracy of BP neural network model is high and the maximum relative error is 9.1%.
【作者單位】： 湖南工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：湖南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2015JJ5018) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51375161)
【分類號(hào)】：TG61

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本文編號(hào)：2401826