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基于混合算法的薄壁件銑削加工工藝參數(shù)優(yōu)化

發(fā)布時(shí)間:2019-03-14 16:38
【摘要】:結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和遺傳算法的優(yōu)點(diǎn),提出了一種以倒傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法為基礎(chǔ)的加工工藝參數(shù)優(yōu)化方法,對(duì)薄壁件銑削加工工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。將田口實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)經(jīng)倒傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試,來建立薄壁件銑削加工的信噪比預(yù)測(cè)器,并通過最大化信噪比,將銑削過程變異降至最低,進(jìn)而找出最佳加工工藝參數(shù)組合。通過數(shù)值模擬與加工實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提方法在薄壁件銑削加工工藝參數(shù)優(yōu)化中的有效性。
[Abstract]:Combined with the advantages of neural network method and genetic algorithm, an optimization method of machining process parameters based on backward transfer neural network method was proposed to optimize the machining parameters of thin-walled parts. The Taguchi experiment data are trained and tested by back-transfer neural network to establish the signal-to-noise ratio predictor for thin-walled parts milling. By maximizing the signal-to-noise ratio, the variation of milling process is minimized. And then find out the best combination of processing parameters. Through numerical simulation and machining experiments, the validity of the proposed method in the optimization of milling parameters of thin-walled parts is verified.
【作者單位】: 武漢大學(xué)動(dòng)力與機(jī)械學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51505343) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015M572192) 中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2042015kf0048)
【分類號(hào)】:TG54

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1 陳W,

本文編號(hào):2440157


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