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铣削过程的复杂性使加工变形问题很难得到精确的解析解。为研究铣削过程中复杂薄壁件受力变形模型，将人工神经网络引入到摆线轮加工变形模型研究过程中，以有限元仿真结果为依据，通过改进的BP神经网络算法，建立了高速铣削轴承钢摆线轮铣削力与变形之间的非线性映射模型。结果显示所建立的网络模型具有较高的精度和良好的泛化能力，为进一步实现变形控制提供科学依据。