金属切削表面粗糙度的预测输出值
针对AISI 316不锈钢的切削进行理论分析及实验操作，目的在建立有关表面粗糙度的预测及切削参数的最佳化模式，
以取代传统的试误法。并根据此模式的基本架构，扩充加入其它输入参数与输出结果的关系，
建构出一个完整的切削加工资料库，可运用到各种切削加工中以决定其最佳制程参数的组合。
架构主要有三部份：实验程序、表面粗糙度预测模式及切削参数最佳化模式。在实验程序方面，
利用田口法规划切削速度、进给率、切削深度与刀鼻半径等四种切削参数的选择进行实验，
以求得表面粗糙度预测模式所需之训练范例与验证数据。此预测模式是利用倒传递类神经网路原理，
以Fortran程式语言自行撰写一个预测程式，并应用田口法求得类神经网路所需参数的最佳值而建构出。
模式建立后，只要输入一组上述四种切削参数值，即可得到表面粗糙度的预测输出值，
验证结果显示其平均误差为7.47%。
切削参数最佳化模式则是利用遗传学演算法程式，并应用田口法求得其程式参数之最佳值后所建构而得。
在满足所要求的表面粗糙度小于或等于1.0μm限制条件下，求取获得最大金属移除率时所对应的最佳切削参数组合，
结果显示此模式有很好的成果。
关键字：不锈钢、表面粗糙度、最佳化
