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微细电极形状损耗分类预测及控形方法分析 被引量:1
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作者 王慧 王元刚 李晓鹏 《电加工与模具》 2020年第5期10-13,共4页
为实现微细电火花孔加工的电极形状损耗形式的分类预测,选择SVM支持向量机、BP神经网络、Logistic回归、KNN临近算法四种典型的分类算法,分别建立了微细电极损耗形式的分类模型,并根据分类情况,结合理论分析,探讨了形状控制的一般方法,... 为实现微细电火花孔加工的电极形状损耗形式的分类预测,选择SVM支持向量机、BP神经网络、Logistic回归、KNN临近算法四种典型的分类算法,分别建立了微细电极损耗形式的分类模型,并根据分类情况,结合理论分析,探讨了形状控制的一般方法,同时设计了验证实验。结果表明:Logistic回归模型最为合适,能较好贴合实验数据;在小的脉冲能量下选取大的脉冲宽度有利于实现电极的均匀损耗,且此种方法具有一定的通用性。研究成果初步实现了微细电极的形状预测与控制,对提高微细电火花加工精度具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 微细电火花孔加工 形状损耗 分类模型 控形方法
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