本文選題：碳纖維復(fù)合材料 + BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《機械科學(xué)與技術(shù)》2017年04期

【摘要】：采用雙鋒角鉆頭對碳纖維復(fù)合材料進(jìn)行鉆削試驗,基于反向傳播算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立鉆削軸向力與主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度之間的非線性關(guān)系模型,對比分析三種不同第二主切削刃與第一主切削刃之比的雙鋒角鉆頭在試驗加工參數(shù)下鉆削軸向力變化規(guī)律。結(jié)果表明:與多元線性回歸預(yù)測模型對比,在相同試驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的預(yù)測計算下,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值相對誤差明顯減小,網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值誤差均在3%之內(nèi),而多元線性回歸模型最大誤差值達(dá)到了12.46%,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能建立更精準(zhǔn)軸向力預(yù)測模型。從降低鉆削軸向力的角度分析,應(yīng)采用第二主切削刃與第一主切削刃之比為1的雙鋒角鉆頭進(jìn)行鉆削加工。
[Abstract]:The experiment of drilling carbon fiber composite material with double angle drill bit is carried out. Based on the back propagation algorithm, an artificial neural network is used to establish a nonlinear model of the relationship between the axial force of drilling and the speed of spindle and feed speed.This paper compares and analyzes the variation of axial force of the double-front bit with three different ratio of the second main cutting edge to the first main cutting edge under the experimental processing parameters.The results show that, compared with the multivariate linear regression prediction model, the relative error of BP neural network is obviously reduced under the prediction calculation based on the same experimental data, and the error of the network prediction value is within 3%.The maximum error of the multivariate linear regression model reaches 12.46% BP neural network can establish a more accurate prediction model of axial force.From the point of view of reducing the axial force of drilling, a double-front angle bit with the ratio of the second main cutting edge to the first main cutting edge should be used for drilling.
【作者單位】： 湖南科技大學(xué)機電工程學(xué)院;機械設(shè)備健康維護(hù)省重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51275168) 國家科技重大專項項目(2012ZX04003031)資助
【分類號】：TP183;TB332

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本文編號：1754335