摘要：在分析以往所建立的表面粗糙度预测模型方法不足的基础上，将一种基于最小二乘支持向量机的预测模型引入铣削加工领域，并给出了相应的步骤和算法。该模型能方便地预测铣削加工参数对加工表面粗糙度的影响，并能利用有限的试验数据得出整个工作范围内的表面粗糙度预测值，有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律。通过具体实例及与其他几种预测方法的对比表明，在相同样本条件下，其模型构造速度比标准支持向量机方法高1～2个数量级，模型预测误差约为支持向量机方法的40％，预测精度比常规BP模型高1个数量级。因此，基于最小二乘支持向量机方法建模速度快、预测精度高、适合加工表面粗糙度预测。

关键词：表面粗糙度 预测模型 最小二乘支持向量机 铣削 

单位：九江学院; 九江332005; 合肥工业大学; 合肥230009