Разработка нейронных сетей для прогнозирования шероховатости при фрезеровании различных материалов

Abstract

В статье представлена методика разработки и результаты тестирования искусственных нейронных сетей для прогнозирования шероховатости при чистовом фрезеровании. В качестве базы исходных данных для создания и обучения нейронных сетей были использованы экспериментальные данные различных исследователей при обработке материалов с разными физико-механическими свойствами. В качестве основного идентификатора физико-механических свойств принято значение твердости материала. Кроме твердости материала входными параметрами сетей являются также режимы резания: подача инструмента, глубина и скорость резания. Использованы данные получаемой шероховатости для нескольких групп материалов: цветных металлов, конструкционных и нержавеющих сталей, жаропрочных сплавов и инструментальной стали. Созданы девять узкоспециализированных нейронных сетей, прогнозирующих шероховатость при фрезеровании определенного материала, ряд комбинированных сетей путем объединения нескольких баз данных, включая широкоуниверсальную нейронную сеть для нескольких групп материалов. Выполнен сравнительный анализ результатов тестирования разработанных нейронных сетей по критерию относительной погрешности. Большинство представленных нейронных сетей имеют удовлетворительную погрешность, не превышающую 10 %. Отдельные нейронные сети имеют более высокую точность, показывая погрешность в пределах 5 %.