CN 41-1243/TG ISSN 1006-852X

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基于逐步回归分析法的表面粗糙度预测

张家有 宋万万 白玉珍 韩冰 李路杰 朱慧宁

张家有, 宋万万, 白玉珍, 韩冰, 李路杰, 朱慧宁. 基于逐步回归分析法的表面粗糙度预测[J]. 金刚石与磨料磨具工程, 2021, 41(6): 63-67. doi: 10.13394/j.cnki.jgszz.2021.6.0011
引用本文: 张家有, 宋万万, 白玉珍, 韩冰, 李路杰, 朱慧宁. 基于逐步回归分析法的表面粗糙度预测[J]. 金刚石与磨料磨具工程, 2021, 41(6): 63-67. doi: 10.13394/j.cnki.jgszz.2021.6.0011
ZHANG Jiayou, SONG Wanwan, BAI Yuzhen, HAN Bing, LI Lujie, ZHU Huining. Surface roughness prediction based on stepwise regression analysis[J]. Diamond & Abrasives Engineering, 2021, 41(6): 63-67. doi: 10.13394/j.cnki.jgszz.2021.6.0011
Citation: ZHANG Jiayou, SONG Wanwan, BAI Yuzhen, HAN Bing, LI Lujie, ZHU Huining. Surface roughness prediction based on stepwise regression analysis[J]. Diamond & Abrasives Engineering, 2021, 41(6): 63-67. doi: 10.13394/j.cnki.jgszz.2021.6.0011

基于逐步回归分析法的表面粗糙度预测

doi: 10.13394/j.cnki.jgszz.2021.6.0011
详细信息
    作者简介:

    张家有,男,1997年生,硕士研究生。主要研究方向:精密加工与特种加工。E-mail: 2217275296@qq.com

  • 中图分类号: TG58;TG356.28

Surface roughness prediction based on stepwise regression analysis

  • 摘要: 为减少渗碳钢轴的导磁性对磁粒研磨加工的影响,将磨料贮存于周围镶嵌多个磁极的圆形容器中,使被工件带走的磁性粒子能够在磁极间循环利用,虽然降低了磁性磨料在单个磁极处的自我更新作用,但是能够防止磁性磨料的流失。开展对20CrMnTi材质的轴类零件的试验,以加工时间、工件转速、磁性磨料和研磨液的质量比、磁性磨粒的粒径为自变量,工件表面粗糙度作为因变量,采用逐步回归分析建立表面粗糙度预测模型,通过试验验证预测结果的准确性。结果表明:预测模型的表面粗糙度的相对误差绝对值能够控制在7%以内,具有较好的预测能力。

     

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出版历程
  • 修回日期:  2021-09-02
  • 网络出版日期:  2022-04-07

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