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基于BP神经网络的深孔切屑形态预测模型.pdf
2017年第51卷No．3 39
基于BP神经网络的深孑L切屑形态预测模型
李健1’2，沈兴全1一，王唯2，胡宽辉2
山西省深孑L加工工程技术研究中心；2中北大学
摘要：针对内排屑深孔加工系统排屑难、效率低的问题，建立了切屑形态预测模型，确保深孔加工的顺利排屑
和加工过程的顺利进行：通过对切屑形态进行整理和分类，利用十进制编码将其转化为数据结构：首次利用BP
神经网络系统，对45#钢、灰铸铁两类加工材料建立切屑形态预测模型。应用效果表明，该模型可根据深孔加工的
切削用量和冷却液参数对切屑形态进行基本预测，为切削用量的合理选择及优化提供理论依据。该模型的建立对
提高深孑L加工效率和降低加工成本有很高的实用价值。
关键词：深孔钻削；切屑形态；神经网络；预测模型
中图分类号：TG713；TG529；THl61文献标志码：A
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数，直至得到合理的切削参数。
1 引言
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