作者：王南; 白意东; 王丽; 王瑞强细长轴切削力bp神经网络仿真预测
摘要：为减小细长轴的弯曲变形,提高加工精度,对拉夹逆向车削进行理论分析和切削力预测。首先介绍拉夹逆向车削模型,根据受力情况建立力平衡方程,求解振动频率函数,然后用Deform仿真软件对车削进行仿真,得到不同切削参数下的切削力,最后建立BP神经网络模型,对切削力进行预测。结果表明采用拉夹逆向车削细长轴可以提高工件在装夹状态下的固有频率,取得很好的减振效果,并且使用BP神经网络模型可以精确预测车削力的大小。
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《组合机床与自动化加工技术》（CN：21-1132/TG）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度，颇受业界和广大读者的关注和好评。 《组合机床与自动化加工技术》主要讨论新技术在生产工程领域内的实际应用，内容侧重大批量制造技术及成套技术装备的开发设计。读者对象为从事机电装备研发与设计的工程师、高等机电院校的师生及学者等。
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