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压铸模型腔曲面铣削表面粗糙度GA-ELM预测

GA-ELM Prediction of Surface Roughness of Die Casting Die Cavity Surface Milling

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应用球头铣刀对压铸模具型腔曲面铣削精加工前,通过预测其表面粗糙度,可以辅助工艺人员合理配置铣削工艺参数组合.依托GA算法强大的全局寻优能力,优化ELM固有缺陷,建立遗传算法-极限学习机(GA-ELM)模型,并应用该模型预测压铸模型腔曲面铣削精加工表面粗糙度.训练本模型需要选定输入参数及输出参数,选定输出参数为表面粗糙度,输入参数选定为与之相关的铣削工艺参数,通过可变轴精加工铣削实验获得训练集和测试集数据样本,并将本模型预测结果与其他模型对比,对比模型选择未优化的ELM模型及GA-BP模型,对比结果验证了本模型的优越性.最后,再次通过可变轴精加工铣削实验验证本模型预测结果的可靠性,并基于MatLab环境开发可视化的表面粗糙度预测系统.结果表明:本模型相比ELM模型及GA-BP模型,在铣削精加工表面粗糙度预测方面,预测精度及效率优势明显.

孙全龙、梅益、杨幸雨

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贵州大学机械工程学院,贵州 贵阳 550025

压铸模 GA-ELM 型腔曲面 表面粗糙度预测系统

贵州省科技计划项目贵州大学研究生创新基地

黔科合支撑[2017]2010研理工2017056

2020

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2020.(8)
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