【摘 要】
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文章以滚压速度、进给量、滚压力、滚压次数为输入参数,建立了对表面粗糙度进行预测的径向基函数神经网络模型,利用该模型对高硅铝合金基复合材料的已加工表面粗糙度进行了预
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文章以滚压速度、进给量、滚压力、滚压次数为输入参数,建立了对表面粗糙度进行预测的径向基函数神经网络模型,利用该模型对高硅铝合金基复合材料的已加工表面粗糙度进行了预测.结果表明,预测值可达到满意的精度要求,对7组样本进行预测时最大相对误差不超过12%,且表面粗糙度值越大,模型的预测效果越明显;模型的学习速度和精度均优于传统的BP神经网络.此外,利用所建立的模型对滚压工艺参数进行了优化,得出了工艺参数的最佳范围.
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