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基于支持向量回歸機(jī)的并聯(lián)機(jī)床表面粗糙度預(yù)測

發(fā)布時間:2019-05-17 14:07
【摘要】:針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測并聯(lián)機(jī)床表面粗糙度存在的不足,提出了一種新的基于支持向量回歸機(jī)的并聯(lián)機(jī)床表面粗糙度預(yù)測方法。以某型并聯(lián)研拋機(jī)床為例確定了表面粗糙度預(yù)測模型的輸入輸出參數(shù),建立了基于支持向量回歸機(jī)的并聯(lián)機(jī)床表面粗糙度預(yù)測模型。仿真實驗的預(yù)測結(jié)果表明,所建立的預(yù)測模型具有較強(qiáng)的泛化能力,預(yù)測的準(zhǔn)確性較高。
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of neural network method in predicting the surface roughness of parallel machine tools, a new surface roughness prediction method of parallel machine tools based on support vector regression machine is proposed. Taking a parallel polishing machine tool as an example, the input and output parameters of the surface roughness prediction model are determined, and the surface roughness prediction model of parallel machine tool based on support vector regression machine is established. The prediction results of simulation experiments show that the prediction model has strong generalization ability and high prediction accuracy.
【作者單位】: 廣東科技學(xué)院機(jī)電工程系;
【基金】:廣東省青年創(chuàng)新人材項目(2014KONCX245)
【分類號】:TG65

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本文編號:2479152

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