基于混合算法的薄壁件銑削加工工藝參數(shù)優(yōu)化
[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
【相似文獻(xiàn)】
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1 陳W,
本文編號(hào):2440157
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