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基于径向基函数神经网络的CFRP切削力预测

贾振元 宿友亮 张博宇 陈晨 王福吉

贾振元, 宿友亮, 张博宇, 等. 基于径向基函数神经网络的CFRP切削力预测[J]. 复合材料学报, 2016, 33(3): 516-524. doi: 10.13801/j.cnki.fhclxb.20150612.001
引用本文: 贾振元, 宿友亮, 张博宇, 等. 基于径向基函数神经网络的CFRP切削力预测[J]. 复合材料学报, 2016, 33(3): 516-524. doi: 10.13801/j.cnki.fhclxb.20150612.001
JIA Zhenyuan, SU Youliang, ZHANG Boyu, et al. Prediction of cutting force in CFRP based on radial basis function neural network[J]. Acta Materiae Compositae Sinica, 2016, 33(3): 516-524. doi: 10.13801/j.cnki.fhclxb.20150612.001
Citation: JIA Zhenyuan, SU Youliang, ZHANG Boyu, et al. Prediction of cutting force in CFRP based on radial basis function neural network[J]. Acta Materiae Compositae Sinica, 2016, 33(3): 516-524. doi: 10.13801/j.cnki.fhclxb.20150612.001

基于径向基函数神经网络的CFRP切削力预测

doi: 10.13801/j.cnki.fhclxb.20150612.001
基金项目: 国家"973"计划(2014CB046503);国家自然科学基金创新研究群体(51321004);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-0081)
详细信息
    通讯作者:

    王福吉,教授,博士生导师,研究方向为复合材料加工。E-mail:wfjsll@dlut.edu.cn

  • 中图分类号: TB332;V262.3+4

Prediction of cutting force in CFRP based on radial basis function neural network

  • 摘要: 碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)加工中基体相极易因切削力过大而破坏,并迅速扩展至加工表面以下而形成损伤。为了准确预测其切削力并加以控制,基于实验切削力数据建立了人工神经网络切削力模型,预测了不同纤维角度、切削深度和刀具角度下加工CFRP的切削力变化规律,并完成了不同刀具角度及切削参数下典型纤维角度CFRP单向板的直角切削实验,对预测模型进行验证,其预测精度可达85%以上。结合成屑过程在线显微观测结果可知:纤维角度是影响CFRP切削力的主要因素, 0°~135°范围内,切屑形成方式为切断型和开裂后弯断型;切削力随纤维角度增大呈先减小后增大的趋势, 135°时最大,随切削深度增加,切削力总体呈增大趋势。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2015-04-10
  • 修回日期:  2015-05-23
  • 刊出日期:  2016-03-15

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