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基于神经网络的铣削力试验研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着现代工业制造技术的快速发展，工件加工质量的要求也不断提高。而铣削加工作为一种常见的工件加工方法，其加工质量直接影响到工件的精度、表面质量和寿命等关键指标。为此，对铣削力的研究和控制，已成为提高加工质量和效率的重要手段。当前，基于神经网络的铣削力试验研究，正在受到广泛关注。
本次任务的目的，就是基于神经网络的铣削力试验研究。通过对铣削过程中各因素的分析，构建合理的神经网络模型，进一步提高铣削加工的质量和效率。
二、任务要求
1.收集铣削力试验数据。利用实验或仿真方法，收集铣削力的试验数据，包括刀具轨迹、切削参数和铣削力数据等。
2.分析铣削力影响因素。利用试验数据，结合相关文献，分析影响铣削力的各种因素，包括刀具材料、铣削参数、刀具半径、加工材料等因素。
3.构建神经网络模型。根据铣削力影响因素的分析，选择合适的神经网络架构，用收集的试验数据训练神经网络模型。
4.验证神经网络模型。利用训练好的神经网络模型，对新的铣削力试验数据进行验证，检验模型预测的精度和准确性。
5.编写实验报告。将试验过程、数据收集、网络模型构建和模型验证等信息整理成实验报告，描述研究方法、结果和结论等。
三、任务进度
1.收集铣削力试验数据（2周）
通过实验或仿真的方法，收集铣削力的试验数据。要注意对数据的准确性和充分性进行保证，保证数据来源可靠。
2.分析铣削力影响因素（3周）
利用收集的试验数据，结合相关文献，分析影响铣削力的各种因素。特别是要重点关注刀具材料、铣削参数、刀具半径、加工材料等因素的影响。
3.构建神经网络模型（4周）
根据铣削力影响因素的分析，选择合适的神经网络架构，用收集的试验数据训练神经网络模型。要在模型训练的过程中，不断调整网络结构和参数，提高模型的预测效果。
4.验证神经网络模型（3周）
利用训练好的神经网络模型，对新的铣削力试验数据进行验证，检验模型预测的精度和准确性。要对实验结果进行结论分析，以便更好的实现铣削加工的优化控制。
5.编写实验报告（2周）
将试验过程、数据收集、网络模型构建和模型验证等信息整理成实验报告，描述研究方法、结果和结论等。要在报告中详细说明研究成果，突出研究创新点和应用价值。
四、任务分工
1.数据收集：由一名工程师负责，负责实验或仿真过程，要保证试验数据的准确性和充分性。
2.神经网络模型构建：由两名工程师联合负责，根据铣削力影响因素的分析，选择合适的神经网络架构，用收集的试验数据训练神经网络模型，提高模型的预测效果。
3.神经网络模型验证：由一名工程师负责，利用训练好的神经网络模型，对新的铣削力试验数据进行验证，检验模型预测的精度和准确性。
4.论文编写：由两名工程师联合负责，分别负责实验报告的撰写和论文的修改，保证研究成果的准确性和清晰度。
五、任务成果
1.完整的铣削力试验数据和实验报告。
2.基于神经网络的铣削力模型，包括完整的网络训练和验证数据。
3.研究论文，涵盖实验过程、数据收集、网络模型构建和模型验证等信息，结论精准、论述清晰，论文应能被SCI、EI、CPCi等国际一流期刊正式接受。
六、参考文献
1.LiJ,ChenM,LiaoY,etal.Applicationareasofartificialneuralnetworksinmachining:areview.JournalofIntelligentManufacturing,2017,28(4):885-919.
2.SunZ,ChenB,FanJ,etal.Studyonpredictionmodelofcuttingforceinmilling7050aluminumalloybasedonimprovedBPneuralnetwork.JournalofAerospacePower,2017,32(8):1682-1689.
3.CaoY,QiX,LiuX,etal.Neuralnetworkmodelingandoptimizationofmillingforcefortitaniumalloybasedongeneticalgorithm.JournalofMechanicalEngineering,2018,54(3):90-98.