基于人工神经网络的悬臂杆CNC车削质量特性的综合预测建模。

这项研究的目的是开发一种有效的方法来预测悬臂钢筋的计算机数控车削中的产品质量。 基于实验研究，神经网络建模和各种统计分析工具的系统性预测建模程序旨在生成最准确，实用和经济高效的预测模型。 建模过程首先探讨切削参数之间的关系，这些参数已知会对加工零件的质量特性产生影响，例如尺寸误差，形状误差和表面粗糙度，以及它们对加工条件的敏感性。 基于这些探索并使用大量的统计工具，使用几种人工神经网络体系结构对包含在预测模型中的最相关变量进行识别和融合。 在悬臂杆的CNC车削上的应用表明，由于其简单，准确和高效，所提出的建模过程可以有效且有利地应用于质量特性预测。 实验验证表明，所得的预测模型可以正确预测在可