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国内刊号：11-2187/TH
国际刊号：0577-6686
发布日期:
作者：方从富, 李弘扬, 沈剑云, 吴贤
单位：华侨大学机电及自动化学院 厦门 361021
关键词：磨粒加工,图像处理,特征信息,智能算法,粗糙度；
基金：国家自然科学基金资助项目(51675193,52275426)。
针对加工对象受磨削工具表面状态和工艺参数的综合影响而造成表面粗糙度难以有效准确预测问题，提出了融合磨粒特征和工艺参数的表面粗糙度智能预测方法。基于采集的金刚石磨粒图像，利用图像处理技术提取了工具表面的单位面积磨粒数、磨粒分布均匀性和磨粒出刃高度三个关键特征信息，并评价了提取的特征信息的有效性。在此基础上，提出了融合磨粒特征和工艺参数的粗糙度智能预测算法，开展了YG8硬质合金铣磨加工实验，并将加工结果与预测结果进行对比。结果表明：提出的智能算法可以提高粗糙度预测的准确性和稳定性，其预测的准确率可达到95.6%，而基于传统工艺参数回归模型的准确率仅为86.3%，所提出的方法为粗糙度智能预测提供了参考。
来源：2024年第7期
《机械工程学报》期刊编辑部
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