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基于Fitnet的刀具磨损量预测方法研究
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湖南省高等学校科学研究项目(14C0010)


Research on Tool Wear Prediction Based on Fitnet Neural Network
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    摘要:

    针对切削难加工材料时刀具磨损对加工质量的影响,通过实验研究PCBN刀具切削硬质合金YG10材料的刀具磨损机制,在一定的切削参数条件下,利用Fitnet神经网络预测刀具磨损规律,获得较好的磨损量预测精度,为刀具加工补偿提供了理论依据。

    Abstract:

    For the influence of tool wear to product quality when hard-cutting material was cut,the tool wear mechanism with PCBN tool was explored by experimental.The Fitnet neural network was proposed to realize the tool wear monitoring on given cutting parameters.By using the proposed method,not only machining precision is improved,but also a basic theory is provided for tool wear compensation.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨丰,李云.基于Fitnet的刀具磨损量预测方法研究[J].机床与液压,2018,46(14):50-51.
. Research on Tool Wear Prediction Based on Fitnet Neural Network[J]. Machine Tool & Hydraulics,2018,46(14):50-51

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  • 在线发布日期: 2019-07-04
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