本文關(guān)鍵詞：基于支持向量回歸機的磨削力預測

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【摘要】：針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在磨削力預測方面存在的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不好確定和樣本需求量大等不足,提出了一種新的基于支持向量回歸機的磨削力智能預測方法。介紹了支持向量回歸機的基本原理,分析了影響磨削力的主要因素,選用砂輪速度、工件速度和磨削深度作為輸入?yún)?shù),建立了基于支持向量回歸機的磨削力預測模型。仿真結(jié)果表明,所建立的預測模型是合理有效的,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測方法相比,預測的結(jié)果準確性更高。
【作者單位】： 內(nèi)蒙古民族大學機械工程學院;長春職業(yè)技術(shù)學院;云南農(nóng)業(yè)大學工程技術(shù)學院;
【關(guān)鍵詞】： 磨削力 預測 支持向量機 支持向量回歸機
【基金】：國家自然科學基金項目(6144041) 國家科技部農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化項目(2011GB2F300003)
【分類號】：TG580.6;TP18
【正文快照】： 0引言在磨削加工過程中,砂輪的鈍化和磨耗會對磨削質(zhì)量產(chǎn)生顯著影響,在磨粒逐漸磨鈍而切削能力降低后,若繼續(xù)磨削就會增加摩擦發(fā)熱,導致磨削質(zhì)量顯著下降[1]。由于磨削力與砂輪磨損之間有著密切的非線性關(guān)系,因此可以通過磨削力的計算和監(jiān)測間接預測砂輪的磨損情況,繼而采取有

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本文編號：681397