摘要
刀具磨损是金属切削过程中不可避免的现象，它直接影响加工精度、表面质量、生产效率以及刀具寿命。
因此，对刀具磨损进行实时监测和预测对于提高加工质量、降低生产成本、保证生产安全具有重要的意义。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络作为一种强大的数据分析工具，在刀具磨损预测领域展现出巨大的潜力。
本文首先介绍了金属切削过程、刀具磨损机制以及刀具磨损预测的意义；其次，概述了国内外学者在基于神经网络的刀具磨损预测方面的研究现状，包括数据采集方法、神经网络模型选择、模型训练与优化方法等；然后，对不同神经网络模型在刀具磨损预测中的应用效果进行了比较分析，并总结了现有研究方法的优缺点；最后，展望了基于神经网络的刀具磨损预测技术的发展趋势，并探讨了未来的研究方向。
关键词：刀具磨损；神经网络；预测；金属切削；深度学习
金属切削加工是制造业中常用的材料去除技术之一，被广泛应用于航空航天、汽车制造、模具制造等领域。
刀具作为金属切削加工的关键工具，其性能直接影响加工质量、生产效率和制造成本。
然而，在切削过程中，刀具与工件、切屑之间发生剧烈摩擦和高温，不可避免地会导致刀具磨损。
刀具磨损会降低加工精度和表面质量，甚至导致刀具突然失效，造成工件报废、机床损坏等严重后果。
刀具磨损的预测是刀具状态监测的关键技术，其目的是在刀具失效前及时发现潜在的磨损问题，并采取相应的措施，避免因刀具失效而造成的经济损失和安全事故。
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