基于RBF神经网络的航空叶片铣削残余应力预测

来源：计算机集成制造系统杂志2018年第2期北京时间：

作者：周金华,任军学,蔡菊

单位：西北工业大学机电学院现代设计与集成制造技术教育部重点实验室

摘要：为了获得航空叶片精密铣削中的残余压应力,引入径向基函数神经网络对GH4169叶片铣削残余应力进行预测。以刀轴侧倾角、铣削速度和每齿进给量为设计因子开展球头刀铣削实验,采用X射线法测试残余应力;采用实验样本对径向基函数神经网络进行训练,获得残余应力的径向基函数模型,并与传统的多元线性回归模型与BP神经网络进行对比,结果表明径向基函数模型的预测精度最高。分析工艺参数对铣削残余应力的交互影响规律,结果表明铣削残余应力与3个工艺因子之间存在高度的非线性映射关联。所提出的径向基函数模型有望为航空叶片铣削工艺优化奠定理论基础。

关键词：航空发动机,叶片,残余应力,径向基函数神经网络,球头刀高温合金GH4169

基金资助：国家自然科学基金资助项目(51375393);西北工业大学博士论文创新基金资助项目(CX201514);国家留学基金资助项目(201606290165)。