基于BP神經網絡多軸聯動銑削表面粗糙度預測研究.pdf

1、隨著加工技術的發(fā)展，多軸聯動銑削加工技術已經在發(fā)達國家得到廣泛的應用，而該技術的研究在我國尚處于起步階段，與發(fā)達國家相比還有很大差距。隨著機械加工業(yè)的迅猛發(fā)展，如何獲得高的表面質量已成為擺在科研工作者面前的一道難題。
　　本文對現階段多軸聯動銑削加工中如何控制表面粗糙度進行了深入研究，采用BP人工神經網絡理論建立數學模型來預測表面粗糙度，為多軸聯動銑削加工領域提高表面質量和優(yōu)化切削參數提供了全新的思路，具有較為重要的理論意義和實用

2、價值。本文以多軸聯動數控加工中心銑削6061鋁合金表面粗糙度的預測為主要研究內容具體進行了如下研究:
　　(1)分析了銑削加工的加工機理。在分析了表面粗糙度各影響因素的基礎上，對6061鋁合金進行了多軸聯動面銑削加工。通過單因素試驗法，分析了表面粗糙度在各因素作用下的影響規(guī)律，為更好地預測表面粗糙度提供了理論基礎和實驗依據。
　　(2)通過引入BP人工神經網絡理論到多軸聯動銑削加工領域中，研究了切削速度Vc、每齒進給量fz、