本文關(guān)鍵詞：基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的激光相變硬化層深度的研究　出處：《應(yīng)用激光》2017年01期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：采用實驗與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測相結(jié)合的方法,對基于溫度控制的激光相變硬化工藝參數(shù)進行了研究。首先,使用基于溫度可控的大功率半導(dǎo)體直接輸出激光加工系統(tǒng)對45~#鋼進行設(shè)定溫度下的激光相變硬化實驗。然后,通過改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并采用所獲得的實驗樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練該人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型中所采用的改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是遺傳算法和基于新型誤差函數(shù)的批量訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合的混合算法。為驗證改進算法的性能,在Lab Windows/CVI軟件上應(yīng)用C編程語言實現(xiàn)了該算法。通過運行程序發(fā)現(xiàn),采用此算法的收斂速度比傳統(tǒng)算法提高了約80%,預(yù)測輸出的指標(biāo)與實際值之間的偏差小于4%。
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)激光先進制造研究院;浙江省高端激光制造裝備協(xié)同創(chuàng)新中心;烏克蘭國立科技大學(xué)激光技術(shù)研究所;
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金資助項目(項目編號:LY16E050014)
【分類號】：TN24;TP183
【正文快照】： 3烏克蘭國立科技大學(xué)激光技術(shù)研究所,烏克蘭基輔03056)0引言在傳統(tǒng)激光相變硬化的加工過程中,工件的初始加工位置和加工末尾位置的質(zhì)量分布不均勻。通常在激光加工末尾位置的硬化層深度較深、表面硬度大,更容易產(chǎn)生過燒或熔化現(xiàn)象;而在激光加工初始位置,硬化層深度較淺,硬化層

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1 呂慶U，

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