[发明专利]切削加工中切削用量的预测方法有效
| 申请号： | 201210427270.1 | 申请日： | 2012-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN102930337A | 公开（公告）日： | 2013-02-13 |
| 发明（设计）人： | 孙明伟;龚敏庆;周胜;黄敏;金明仲;罗钢 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 李亮;程新敏 |
| 地址： | 550025 贵州省贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种切削加工中切削用量的预测方法，其特征在于：步骤一、选择切削加工中的控制参数作为模型的输入；测定实际切削样本数据用于模型训练和测试；步骤二、建立RBF神经网络模型，利用相应的样本数据对模型进行学习训练；（使模型在一个足够大的分布密度范围内，选择出使模型对测试样本的拟合误差平均幅值最小的分布密度）这个是一个不确定的范围，需要用具体可指的数值来表达。本发明使RBF神经网络模型在一个足够大的分布密度范围内分别利用训练样本数据进行学习训练，然后用训练后的网络模型对测试样本进行预测，根据计算结果，选择出使模型的误差平均幅值最小的分布密度值，这样模型的拟合预测误差最小，从而使模型的拟合预测能力最优，其训练速度快且预测精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 切削 加工 切削用量 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种切削加工中切削用量的预测方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤一、选择切削加工中的控制参数作为模型的输入；测定实际切削样本数据用于模型训练和测试；步骤二、建立RBF神经网络模型，利用相应的样本数据对模型进行学习训练；（使模型在一个足够大的分布密度范围内，选择出使模型对测试样本的拟合误差平均幅值最小的分布密度）这个是一个不确定的范围，需要用具体可指的数值来表达，或者仅在说明书中说明这句话；步骤三、训练后的模型对测试样本的切削用量进行预测。
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