超声振动辅助磨削牙科氧化锆陶瓷切削力预测模型研究

摘要：

通过单因素实验设计，开展了牙科氧化锆陶瓷的超声振动辅助磨削实验，分别建立了超声振动辅助磨削加工切削力指数预测模型、BP 神经网络预测模型以及理论预测模型。通过验证实验对比分析了三种模型的预测精度，并阐明了误差产生的原因。结果表明，基于 BP 神经网络的切削力预测模型相对于指数和理论模型具有较高的预测精度，其平均相对误差仅为9．60％，理论模型因未能考虑材料的塑性流动去除，导致预测精度较低。

关键词：超声振动辅助磨削、牙科氧化锆陶瓷、切削力预测、指数模型、BP 神经网络、理论模型

分类号：TH-16

资助基金：国家自然科学基金项目51305206；中央高校基本科研业务费专项资金2012XQTR001

在线出版日期：2015-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：140-145