基于BP神经网络的面齿轮齿面粗糙度研究

发布时间：2019-01-05 13:20

【摘要】：以面齿轮齿面粗糙度为研究对象,考虑到影响其磨削表面粗糙度R_a的因素很多且不明确,运用BP神经网络原理构造预测粗糙度的数学模型,通过对比模型预测值与试验值验证预测模型的精度,结果表明此模型可精确地描述砂轮转速、工件进给速度和磨削深度对面齿轮磨削加工表面粗糙度的影响。实验验证,BP神经网络模型的预测精度较高,可获得最大相对误差为9.1%的高精度预测结果。
[Abstract]:Taking the tooth surface roughness of face gear as the research object, considering that there are many factors affecting the grinding surface roughness R _ A, a mathematical model for predicting roughness is constructed by using the principle of BP neural network. The accuracy of the prediction model is verified by comparing the predicted value with the experimental value. The results show that the model can accurately describe the influence of grinding wheel speed, workpiece feed speed and grinding depth on the grinding surface roughness. Experimental results show that the prediction accuracy of BP neural network model is high and the maximum relative error is 9.1%.
【作者单位】： 湖南工业大学机械工程学院;
【基金】：湖南省自然科学基金项目(2015JJ5018) 国家自然科学基金项目(51375161)
【分类号】：TG61

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本文编号：2401826