本文關(guān)鍵詞：混合型RBM在結(jié)合面接觸模型中的應(yīng)用　出處：《計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)》2016年10期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了預(yù)測不同加工方式下的表面形貌參數(shù),提出一種基于混合型約束玻爾茲曼機(jī)(RBM)的表面形貌參數(shù)預(yù)測方法,針對RBM泛化能力較低、且固定的訓(xùn)練率不利于網(wǎng)絡(luò)跳出極小點(diǎn)的問題,應(yīng)用稀疏自動(dòng)編碼機(jī)實(shí)現(xiàn)預(yù)測數(shù)值的特征提取,設(shè)計(jì)混合型RBM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出表面形貌參數(shù)值。在無監(jiān)督訓(xùn)練中,利用一種動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率法則改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)來提高特征向量映射的準(zhǔn)確度,為了提高無監(jiān)督學(xué)習(xí)階段的訓(xùn)練速度,使用對比分散準(zhǔn)則快速訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過混合型RBM訓(xùn)練模型任意輸入加工參數(shù)即可獲得結(jié)合面的表面形貌參數(shù)。為了將結(jié)合面參數(shù)直接應(yīng)用于工程,基于表面形貌參數(shù)、采用分形理論推導(dǎo)了接觸模型應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)過程,將結(jié)合面微觀狀態(tài)不均勻載荷下各節(jié)點(diǎn)的剛度、阻尼值植入有限元模型,最終通過與相同試件的實(shí)驗(yàn)值對比,驗(yàn)證了結(jié)合面實(shí)現(xiàn)方法的正確性,為數(shù)控機(jī)床結(jié)構(gòu)優(yōu)化與精度提高提供了基礎(chǔ)。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of feature vector mapping based on hybrid RBM training model , a dynamic learning rate rule is used to improve the accuracy of feature vector mapping . In order to improve the training speed of the non - supervised learning stage , a dynamic learning rate rule is used to improve the accuracy of the surface topography parameter . In order to improve the training speed of the non - supervised learning stage , the stiffness and damping value of each node under the non - uniform load of the combined surface are applied to the finite element model .

【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)先進(jìn)制造技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;遼寧工程職業(yè)學(xué)院科研處;
【分類號(hào)】：TG659
【正文快照】： 0引言高強(qiáng)栓接是數(shù)控機(jī)床結(jié)構(gòu)件固定連接的主要形式,其結(jié)合部的動(dòng)靜態(tài)特性是影響重型數(shù)控機(jī)床精度與可靠性的關(guān)鍵,研究表明:結(jié)合部對機(jī)床整機(jī)性能的影響表現(xiàn)為使機(jī)床整體剛度降低和阻尼增加,機(jī)床剛度中的30%~50%決定于結(jié)合部的剛度特性,機(jī)床阻尼的90%以上來源于結(jié)合部[1]。結(jié)，

本文編號(hào)：1383084