本文關(guān)鍵詞：基于PSO算法改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氟金云母點(diǎn)磨削工藝參數(shù)優(yōu)化　出處：《中國(guó)機(jī)械工程》2016年06期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：通過(guò)氟金云母的高速點(diǎn)磨削試驗(yàn),測(cè)試了加工表面硬度和表面粗糙度,分析了表面硬度和表面粗糙度隨工藝參數(shù)的變化規(guī)律�；趩我蛩卦囼�(yàn)值和PSO算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用最小二乘擬合,建立了氟金云母點(diǎn)磨削表面硬度和表面粗糙度關(guān)于各工藝參數(shù)的一元模型,以相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?證明模型具有較高可靠性。分析一元模型,提出表面硬度和表面粗糙度分別關(guān)于工藝參數(shù)的多元模型�；谡辉囼�(yàn)值和PSO算法,對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化求解,并通過(guò)試驗(yàn)證明了模型具有較高可靠性。利用PSO算法對(duì)兩個(gè)多元模型進(jìn)行雙目標(biāo)優(yōu)化,求解得到一組較為合理的工藝參數(shù)值。
[Abstract]:The hardness and roughness of machined surface were tested by high speed spot grinding test of fluorophlogopite. The variation of surface hardness and surface roughness with process parameters is analyzed. Based on the single factor test value and the improved BP neural network based on PSO algorithm, the least square fitting is used. The univariate model of surface hardness and surface roughness of fluorophlogite point grinding with respect to each process parameter was established. The model was verified by correlation coefficient, and the model was proved to have high reliability. The univariate model was analyzed. A multivariate model of surface hardness and surface roughness is proposed, which is based on the orthogonal test results and PSO algorithm. The PSO algorithm is used to optimize the two multivariate models and a set of reasonable process parameters is obtained.
【作者單位】： 東北大學(xué)秦皇島分校;東北大學(xué);
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275083)
【分類(lèi)號(hào)】：TG580.6
【正文快照】： 0引言氟金云母屬于硅酸鹽類(lèi)人工云母晶體,化學(xué)式為KMg3(AlSi3O10)F2,具有絕緣性好、高頻介質(zhì)損耗低、耐高溫、抗腐蝕等優(yōu)良的性能,廣泛應(yīng)用于機(jī)械、電子、生物等領(lǐng)域[1-2]。較高的表面質(zhì)量能夠顯著改善機(jī)械裝備的可靠性,提高機(jī)械零件的使用壽命。傳統(tǒng)方式通過(guò)熱處理和改變材料

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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