基于径向基神经网络的刀具寿命预测模型研究.pdf

基于径向基神经网络的刀具寿命预测模型研究 本文研究了基于径向基神经网络的刀具寿命预测模型，旨在解决刀具寿命预测问题。该模型通过分析和总结影响刀具寿命的主要因素，建立了铣削刀具加工参数与刀具寿命的径向基神经网络模型。 在本研究中，作者使用了10组样本数据，采用刀具直径、铣削速度、铣削宽度、铣削深度、进给量、刀具齿数作为网络输入参数，并使用十折交叉验证方法对所构建模型进行验证。结果表明，径向基神经网络模型能够对刀具寿命进行较为准确的预测，并且具有更好的预测精度和稳定性。 在刀具寿命预测领域中，传统的预测方法主要依靠已有加工经验或相关推算公式，而这些方法不能满足现今制造业对刀具寿命的需求。此外，刀具寿命预测还存在一定的非线性关系，如加工状态、工件材料、刀具材料、切削参数等对刀具寿命的影响。 本研究的主要贡献在于提出了一种基于径向基神经网络的刀具寿命预测模型，该模型可以实时预测刀具寿命，并且具有更高的预测精度和稳定性。这为制造业提供了一种有效的刀具寿命预测方法，能够提高加工效率和产品质量。 知识点： 1. 什么是刀具寿命？刀具寿命是指一把刀具从第一次投入切削开始直到报废为止所经历的切削时间总和。 2._radius basis function neural network（径向基神经网络）：是一种神经网络模型，可以用于解决非线性关系问题。 3. BP neural network（BP神经网络）：是一种神经网络模型，常用于解决非线性关系问题。 4. 十折交叉验证方法：是一种模型验证方法，用于评估模型的泛化能力。 5. 刀具寿命预测的重要性：刀具寿命预测对制造业非常重要，可以提高加工效率和产品质量。 6. 传统刀具寿命预测方法的缺陷：传统刀具寿命预测方法主要依靠已有加工经验或相关推算公式，不能满足现今制造业对刀具寿命的需求。 7.径向基神经网络模型的优点：径向基神经网络模型可以实时预测刀具寿命，并且具有更高的预测精度和稳定性。 8.刀具寿命预测模型的应用前景：刀具寿命预测模型可以广泛应用于制造业，提高加工效率和产品质量。