应用基于学习的模糊逻辑智能选择铣削加工参数

摘要：

分析传统专家系统在铣削加工参数智能选择应用中存在的问题,提出一种可实现铣削用量智能选择的模糊逻辑推理方法.构造了以刀具直径、加工深度和材料硬度为输入,铣削进给量为输出的模糊推理模型,给出基于人工神经网络与k-means聚类相结合的机器学习方法,实现了推理规则知识的自动获取.通过手册数据与模型推理结果的对比实验,表明给出的方法具有较好的铣削用量智能匹配性能,研究成果为实现铣削用量在线智能选择提供了一种新方法.

关键词：铣削用量、模糊逻辑、机器学习、知识获取

所属期刊栏目：18

分类号：TG54;TP391(金属切削加工及机床)

资助基金：上海市科技攻关计划041111001

在线出版日期：2007-06-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1076-1080