基于声发射和GA-BP神经网络的铣削SiCp/Al表面粗糙度预测

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摘 要：为满足航天航空、电子封装、光学精密仪器等领域对工件加工质量的高要求，针对提高中高体积分数铝基碳化硅复合材料（SiCp/Al）铣削表面粗糙度的声发射智能在线监测精度的问题，通过小波包技术对铣削声发射信号进行分解，对分解后的特征值与表面粗糙度进行相关性分析，确定了最相关频段为375～406.25 kHz，筛选出相关特征矩阵，并利用GA-BP（Genetic Algorithm-Back Propagation）神经网络进行训练。（剩余7869字）

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