研究目的
开发一个人工智能模型，利用模糊逻辑理解氧化铝激光辅助车削过程中的工艺机理，并预测表面粗糙度和材料去除率（MRR）。
研究成果
所提出的模型分别以84.24%和92.31%的预测精度预测了表面粗糙度和材料去除率。与传统加工相比，激光辅助加工能获得更好的表面光洁度并实现更高的材料去除率。基于规则的模糊建模对于复杂加工过程中广泛工艺参数的预测既有效又高效。
研究不足
通过实验研究生成更多规则，可以进一步降低预测误差。
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基于模糊逻辑的氧化铝激光辅助车削表面粗糙度与材料去除率预测
DOI：10.1016/j.matpr.2018.06.409
期刊：Materials Today: Proceedings
出版年份：2018
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
在制造业中，加工具有良好表面完整性和高材料去除率的陶瓷是一项具有挑战性的任务。激光辅助加工（LAM）是目前工业上用于加工难加工材料的基准技术之一。在LAM中，激光被用作热源来加热工件，同时通过切削工具去除软化材料而不改变材料微观结构。由于LAM涉及许多工艺参数，对陶瓷加工的实验研究成本高昂。因此，本研究的主要目标是开发一个人工智能模型，利用模糊逻辑来理解工艺机理，并预测激光辅助车削氧化铝时的表面粗糙度和材料去除率（MRR）。输入参数假设为三角函数和高斯函数，输出参数假设为梯形函数。研究推断，切削速度和激光脉冲频率的增加会改善表面光洁度，而进给率的增加会导致表面完整性恶化。材料去除率与进给量、速度、切削深度和激光脉冲频率成正比。实验值与模糊模型值之间有较好的一致性。所提出的模型预测表面粗糙度和MRR的预测误差分别为15.76%和7.69%。
作者：
V Pardha Saradhi，V Shashank，P Sai teja，G Anbarasu，A Bharat，T Jagadesh
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