+高级检索
基于RBF神经网络的难加工金属材料数控加工控制方法研究
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

基金项目:


Study on Control Method of Numerical Control Machining Processes for Difficult Processed Metal Materials Based on RBF Neural Network
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    针对钛合金等难加工金属材料数控加工存在的问题,采用RBF神经网络开发了难加工金属材料数控加工神经网络控制方法,并结合数控加工设备建立了难加工金属材料实时监控系统.应用效果表明,对难加工材料数控加工进行RBF神经网络控制后,加工工件表面粗糙度误差和圆度误差比难加工材料传统数控加工方法要低很多,表面粗糙度平均误差降低50%以上,圆度平均误差降低70%以上.

    Abstract:

    To solve the problems existing in numerical control machining processes for difficult processed metal materials, such as titanium alloy, a control method of numerical control machining processes for difficult processed metal materials based on RBF neural network was developed. And combined with CNC machining equipment, the corresponding real-time monitoring system was established. Application effect shows that, through RBF neural network control of numerical control machining processes, the surface roughness and roundness errors of workpiece are much lower than those machined in conventional machining methods. The average error of surface roughness reduced more than 50%, while the average error of roundness reduced more than 70%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
文章指标
  • PDF下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 摘要点击次数:
  • 引用次数:
引用本文

曾谊晖 ,左青松 ,李翼德 ,黄红华 , 陈 恒 , 王亚风 .基于RBF神经网络的难加工金属材料数控加工控制方法研究[J].湖南大学学报:自然科学版,2011,38(4):31~35

复制
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
作者稿件一经被我刊录用,如无特别声明,即视作同意授予我刊论文整体的全部复制传播的权利,包括但不限于复制权、发行权、信息网络传播权、广播权、表演权、翻译权、汇编权、改编权等著作使用权转让给我刊,我刊有权根据工作需要,允许合作的数据库、新媒体平台及其他数字平台进行数字传播和国际传播等。特此声明。
关闭