【摘要】：為了提高高速銑削加工表面粗糙度預測的精確性以及模型的通用性,提出了一種基于粒子群最小二乘支持向量機(PSO-LSSVM)算法的高速銑削加工表面粗糙度預測方法。以工件硬度以及銑削參數(shù)為影響因素,采用回歸分析方法、最小二乘支持向量機(LSSVM)以及PSO-LSSVM方法,分別建立了45鋼高速銑削加工表面粗糙度預測模型,并對模型的預測精度進行了試驗驗證和對比分析。結(jié)果表明:相同樣本條件下,回歸分析方法的預測誤差較大,PSO-LSSVM預測模型平均預測誤差僅為LSSVM方法平均預測誤差的50%。PSO-LSSVM預測模型具有較高的預測精度和泛化能力,能夠準確地預測高速銑削不同硬度的工件表面粗糙度,同時為銑削參數(shù)的選擇和表面質(zhì)量的控制提供了依據(jù)。

【參考文獻】

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本文編號：2564977