[发明专利]基于迭代学习的深孔加工深度优化方法有效
| 申请号： | 201710975447.4 | 申请日： | 2017-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN107798180B | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 罗明;韩策;张定华;吴宝海 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 61204 西北工业大学专利中心 | 代理人： | 王鲜凯 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迭代学习的深孔加工深度优化方法，用于解决现有深孔加工深度优化方法实用性差的技术问题。技术方案是首先基于经典切削力经验公式建立切削力预测模型，然后在深孔加工循环过程中，每完成一个加工循环即根据实测钻削力数据修正模型系数，并更新预测的加工深度，实现模型的迭代学习过程，不断提高模型的预测精度；最后利用学习后的模型优化加工深度，得到最终优化结果。本发明利用深孔加工循环通过迭代学习方法实时修正模型系数，不断提高模型预测精度，使之保持与真实加工过程相吻合，解决了现有基于解析模型的深孔加工深度优化方法预测精度不足的问题，实用性好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 学习 加工 深度 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于迭代学习的深孔加工深度优化方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤一、建立深孔加工切削力预测模型；在给定进给速度和主轴转速的情况下，深孔加工中以加工深度为自变量的切削力经验模型表达为/nF(z)＝C·z
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