【摘要】：結合神經網絡法和遺傳算法的優(yōu)點,提出了一種以倒傳遞神經網絡法為基礎的加工工藝參數優(yōu)化方法,對薄壁件銑削加工工藝參數進行優(yōu)化。將田口實驗所得數據經倒傳遞神經網絡進行訓練與測試,來建立薄壁件銑削加工的信噪比預測器,并通過最大化信噪比,將銑削過程變異降至最低,進而找出最佳加工工藝參數組合。通過數值模擬與加工實驗,驗證了所提方法在薄壁件銑削加工工藝參數優(yōu)化中的有效性。
[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】： 武漢大學動力與機械學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51505343) 中國博士后科學基金資助項目(2015M572192) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(2042015kf0048)
【分類號】：TG54

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1 陳W，

本文編號：2440157