高速铣削工件表面粗糙度的预测

作     者：王义强 闫国琛 王晓军 邓猛 WANG Yi-qiang;YAN Guo-chen;WANG Xiao-jun;DENG Meng

作者机构：浙江大学宁波理工学院机电与能源工程学院浙江宁波315100 浙江省零件轧制成形技术研究重点实验室浙江宁波315100 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2014年第11期

页      面：131-133,137页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：浙江省自然科学基金(Y1110708) 国家科技重大专项(2012ZX04011021) 宁波市自然科学基金(2013A610152) 

主　　题：高速铣削 表面粗糙度 预测 圆环面铣刀 人工神经网络 

摘      要：表面粗糙度是衡量工件表面质量的重要指标。采用正交试验方法,利用圆环面铣刀对模具钢NAK80进行了高速铣削试验,测量了不同工艺参数下的工件表面粗糙度。将试验结果与人工智能中的BP神经网络结合,建立了表面粗糙度预测模型,用于预测不同主轴转速、进给速度、切削深度、切削行距、刀具倾角时被加工工件的表面粗糙度,并通过MATLAB图形用户界面设计了表面粗糙度预测软件。结果表明,该预测模型及其封装后的软件可用于加工前工件表面粗糙度的预测。