本文關(guān)鍵詞： 激光技術(shù) 反向傳播人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 激光打孔 粗糙度　出處：《激光與光電子學(xué)進(jìn)展》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：對(duì)304不銹鋼試樣進(jìn)行了激光打孔試驗(yàn),使用形貌儀測(cè)得了孔截面粗糙度參數(shù),并通過(guò)反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立了基于激光功率、脈沖頻率和離焦量三個(gè)工藝參數(shù)與孔表面粗糙度之間關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。利用大量試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,證實(shí)了該人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)精度高,預(yù)測(cè)誤差控制在6%左右,最大誤差不超過(guò)8.08%。該模型可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)激光打孔表面的粗糙度和有效地縮短激光打孔作業(yè)的準(zhǔn)備周期。
[Abstract]:The laser drilling test was carried out on 304 stainless steel sample, and the roughness parameters of the pore section were measured by means of the morphometer, and the laser power was established based on the back propagation neural network. The neural network prediction model of the relationship between the three technological parameters of pulse frequency and defocus and the roughness of the hole surface is established. The network training of the samples is carried out by using a large number of experimental data, and the prediction accuracy of the artificial neural network model is proved to be high. The prediction error is controlled at about 6% and the maximum error is not more than 8.08.The model can accurately predict the roughness of laser drilling surface and effectively shorten the preparation period of laser drilling.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院;江蘇大學(xué)江蘇省光子制造科學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：江蘇大學(xué)高級(jí)人才啟動(dòng)基金(10JDG139) 江蘇省博士后基金(1002111C)
【分類號(hào)】：TG665

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1494830