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曹勇

作品数:2 被引量:22H指数:2
供职机构:南京理工大学机械工程学院更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目更多>>
相关领域:机械工程金属学及工艺更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇金属学及工艺
  • 2篇机械工程

主题

  • 2篇面粗糙度
  • 2篇表面粗糙度
  • 2篇粗糙度
  • 1篇旋风铣
  • 1篇旋风铣削
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇铣削
  • 1篇螺纹
  • 1篇非接触
  • 1篇非接触式
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇表面粗糙度预...

机构

  • 2篇南京理工大学

作者

  • 2篇王禹林
  • 2篇冯虎田
  • 2篇曹勇
  • 1篇周斌

传媒

  • 2篇组合机床与自...

年份

  • 2篇2015
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
大型螺纹硬态旋风铣削的表面粗糙度试验研究被引量:11
2015年
采用单因素全面试验的方法,在汉江8m螺纹旋风铣床上进行了大型螺纹高速硬态旋风铣削试验。为进一步研究大型螺纹的加工质量,对加工后的螺纹滚道侧表面的粗糙度进行非接触式测量,分析了各主要切削参数对螺纹滚道表面粗糙度的影响规律及影响程度,并预测了较优的加工工艺参数。结果表明:铣削位置、刀具个数对表面粗糙度的影响较大,切削线速度、抱紧系数的影响次之,切削深度的影响较小;抱紧系数hc=30%、切削线速度vt=200m/min、中等切深ap=0.06mm可作为较优的切削参数。
曹勇王禹林冯虎田
关键词:表面粗糙度非接触式
基于BP神经网络的大型螺纹旋风铣削表面粗糙度预测被引量:12
2015年
大型螺纹旋风铣削加工后的螺纹滚道表面粗糙度是影响其各项服役性能的关键因素之一。考虑到螺纹旋风铣削加工过程中表面粗糙度影响因素及螺纹圆弧形滚道结构特殊性,提取浮动支撑下降区域螺纹滚道侧表面的粗糙度值,建立基于BP神经网络的表面粗糙度预测模型,并通过对比模型预测值与试验值验证预测模型的精度。结果表明:BP神经网络模型的预测精度较高,预测误差在5%以内,最高可达到约1%。
周斌曹勇王禹林冯虎田
关键词:表面粗糙度BP神经网络
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