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论文类型：期刊论文

发表时间：2010-07-15

发表刊物：大连理工大学学报

收录刊物：EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

卷号：50

期号：4

页面范围：497-501

ISSN号：1000-8608

关键字：最小二乘支持向量机;电化学砂带超精加工;轴承滚道;表面质量

摘要：电化学砂带超精加工(ECBS)轴承滚道比传统油石超精法在加工质量及加工效率上具有优势,但其加工效果受很多因素和复杂的动态关系影响.为预测加工质量和选择加工参数,基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)理论,在ECBS实验基础上建立了加工参数问多元回归非线性智能化预测模型.结合正交实验,评价了光整加工参数对表面粗糙度的影响,并获得训练预测模型所需的数据样本.研究结果表明:预测值和实验值具有较好的一致性,表面粗糙度预测值的平均绝对百分误差为3.33%,电流密度预测值的平均绝对百分误差为2.52%.