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论文类型：期刊论文

发表时间：2015-07-28

发表刊物：哈尔滨工程大学学报

收录刊物：EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

卷号：36

期号：9

页面范围：1229-1233

ISSN号：1006-7043

关键字：表面粗糙度预测;高速铣削;最小二乘支持向量机;粒子群算法;回归分析;预测精度;45钢

摘要：为了提高高速铣削加工表面粗糙度预测的精确性以及模型的通用性,提出了一种基于粒子群最小二乘支持向量机( PSO-LSSVM)算法的高速铣削加工表面粗糙度预测方法. 以工件硬度以及铣削参数为影响因素,采用回归分析方法、最小二乘支持向量机( LSSVM)以及PSO-LSSVM方法,分别建立了45钢高速铣削加工表面粗糙度预测模型,并对模型的预测精度进行了试验验证和对比分析. 结果表明:相同样本条件下,回归分析方法的预测误差较大,PSO-LSSVM预测模型平均预测误差仅为LSSVM方法平均预测误差的50%. PSO-LSSVM预测模型具有较高的预测精度和泛化能力,能够准确地预测高速铣削不同硬度的工件表面粗糙度,同时为铣削参数的选择和表面质量的控制提供了依据.