基于有限元及神经网络的磨削温度仿真预测

发布时间：2017-08-12 17:39

  本文关键词：基于有限元及神经网络的磨削温度仿真预测

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【摘要】：为了控制由于磨削温度过高引起的工件表面热损伤,对磨削温度场的分布进行了仿真和预测研究。首先,采用有限元法对磨削温度场的分布状况进行了仿真研究,并通过实验验证了仿真结果的准确性;随后,以仿真结果作为训练样本采用BP神经网络对不同条件下的磨削温度进行了预测,通过与仿真结果的比较验证了BP神经网络预测模型的准确性。结果表明:采用有限元和神经网络相结合的方法对磨削温度进行仿真预测具有较高的准确性,为实际应用中磨削参数的选取提供了理论依据。
【作者单位】： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室;
【关键词】： 磨削温度 有限元 神经网络 仿真 预测
【分类号】：TG580.1
【正文快照】： 1引言磨削加工是现代机械制造中的精密加工和超精密加工的重要工艺技术,具有加工精度高、应用范围广、表面质量好、自锐性能优良等优点,可以得到满意的尺寸精度、形状精度、相对位置精度和表面质量等。但是由于被切削的金属层比较薄,磨削加工过程中产生的热量大部分传入工件,

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