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题名压铸模型腔曲面铣削表面粗糙度GA-ELM预测
被引量：4
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作者
孙全龙
梅益
杨幸雨
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机构
贵州大学机械工程学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2020年第8期188-191,196,共5页
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基金
贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2017]2010)
贵州大学研究生创新基地(研理工2017056)。
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文摘
应用球头铣刀对压铸模具型腔曲面铣削精加工前,通过预测其表面粗糙度,可以辅助工艺人员合理配置铣削工艺参数组合。依托GA算法强大的全局寻优能力,优化ELM固有缺陷,建立遗传算法-极限学习机(GA-ELM)模型,并应用该模型预测压铸模型腔曲面铣削精加工表面粗糙度。训练本模型需要选定输入参数及输出参数,选定输出参数为表面粗糙度,输入参数选定为与之相关的铣削工艺参数,通过可变轴精加工铣削实验获得训练集和测试集数据样本,并将本模型预测结果与其他模型对比,对比模型选择未优化的ELM模型及GA-BP模型,对比结果验证了本模型的优越性。最后,再次通过可变轴精加工铣削实验验证本模型预测结果的可靠性,并基于MatLab环境开发可视化的表面粗糙度预测系统。结果表明:本模型相比ELM模型及GA-BP模型,在铣削精加工表面粗糙度预测方面,预测精度及效率优势明显。
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关键词
压铸模
GA-ELM
型腔曲面
表面粗糙度预测系统
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Keywords
Die-Casting Mould
GA-ELM
Cavity Surface
Surface Roughness Prediction System
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TH164
[机械工程—机械制造及自动化]
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