基于LS-SVM的高速切削温度预测

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的高速切削温度预测方法。为验证其可行性,首先,构建了基于LS-SVM的高速切削温度预测模型并选取影响切削温度变化的主要加工参数(切削速度、进给量、轴向切深和径向切宽)为模型输入;其次,采用Box-Beknhen实验设计方法在尽可能多地获取的切削温度变化数据的同时减少实验次数。然后,构建了基于MCV850加工中心的高速切削温度测量系统,验证了所建立模型的预测精度。结果表明:模型预测误差1%;以随机设定的两组不同于实验方案中的切削参数组合为测试数据,预测值偏离测量值百分比分别为0.83%和0.51%,表明所建立预测模型应用于主要加工参数情况下高速切削温度预测的可行性。