电化学砂带超精加工表面质量预测与加工参数确定

作者：陶彬; 徐文骥; 王续跃; 马宁

来源：大连理工大学学报, 2010, (04): 497-501.

• 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 least squares support vector machines (LS-SVM)
• electrochemical belt superfinish (ECBS)
• bearing raceway
• surface quality

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间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%.

• 出版日期2010
• 单位大连理工大学; 中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院