電解微細(xì)加工是航空發(fā)動(dòng)機(jī)零部件制造領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一,它具有生產(chǎn)效率高、表面質(zhì)量好、無工具損耗、適于加工高硬度耐熱合金等優(yōu)點(diǎn)。為解決實(shí)際加工中試驗(yàn)次數(shù)多、生產(chǎn)成本高、選取加工參數(shù)困難等問題,根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有關(guān)理論,采用改進(jìn)的動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)BP算法構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。根據(jù)實(shí)際電解加工情況,分析了電解加工參數(shù)對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響,改進(jìn)了基本BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,建立了基于動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,對(duì)電解加工試驗(yàn)結(jié)果預(yù)測(cè)精度較高,為電解加工預(yù)測(cè)模型更深層次的研究、試驗(yàn)及論證奠定一定的理論基礎(chǔ)。本文的主要研究工作如下:首先,研究了電解加工的理論基礎(chǔ)并進(jìn)行了預(yù)測(cè)模型的參數(shù)選擇。在特定的恒溫電解液條件下,電解加工的電流值、電解電壓、脈沖電源頻率、脈沖電源占空比、初始加工間隙、電極給進(jìn)速度等參數(shù)對(duì)試驗(yàn)結(jié)果影響較大,并選取以上加工參數(shù)作預(yù)測(cè)模型的輸入層,加工時(shí)間和微孔的上下孔徑等三個(gè)參數(shù)作預(yù)測(cè)模型的輸出層。其次,闡述了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)并對(duì)基本BP算法做出改進(jìn)。針對(duì)基本BP算法固有的收斂速度慢、易陷入局部極小等缺陷進(jìn)行改進(jìn),給出了多種配套的改進(jìn)方案,經(jīng)過篩選對(duì)比得到網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率高... 

【文章來源】：沈陽理工大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１基于ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高效建模的過程??Ｆｉｇ．?１．１?Ｐｒｏｃｅｓｓ?ｏｆ?ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ?ｍｏｄｅｌｉｎｇ?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ＢＰ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ??

金屬材料微加工領(lǐng)域，在國外，２００３年瑞士?Ｚｉｎｇｅｒ?０等［９］利用某些金屬原理??如氧化膜受激光照射后發(fā)生性能的改變，在電解微細(xì)加工時(shí)直接將工件表面的氧??化膜作為掩膜，可提高加工速度和加工精度，掩膜電解微細(xì)加工微器件如圖１．２。??ｆ?ｍＳＳＳＭ?？Ｂ＆ｉ??圖１．２掩膜電解微細(xì)加工微器件［９】??Ｆｉｇ．?１．２?Ｍａｓｋ?ｅｌｅｃｔｒｏｌｙｔｉｃ?ｍｉｃｒｏｆａｂｒｉｃａｔｉｏｎ?ｍｉｃｒｏｄｅｖｉｃｅ??２００４年，Ｋｏｚａｋ等利用不同形狀特征的成型陰極進(jìn)行高頻窄脈沖電解加工，??以測(cè)量加工零件的精度。研宄證明高頻窄脈沖電解加工和成型陰極的共同作用，??可增強(qiáng)工件蝕除的定域性，提高加工精度。??在國內(nèi)，２０１１年哈爾濱工業(yè)大學(xué)陳輝等對(duì)不銹鋼微小結(jié)構(gòu)的加工工藝和半導(dǎo)??體硅材料電化學(xué)微細(xì)加工方法等方面進(jìn)行研宄，電化學(xué)銑削加工微槽的截面輪廓，??－４－??

力、電極進(jìn)給速度、電解液初始溫度、電解液成分及濃度和工件材料，以上均是??可控的參數(shù)變量。??ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)（見圖１．５）設(shè)計(jì)：采用單隱含層，輸入層６個(gè)節(jié)點(diǎn)、??隱含層１３個(gè)節(jié)點(diǎn)、輸出層２個(gè)節(jié)點(diǎn)的ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。激勵(lì)函數(shù)采用Ｓ型函數(shù)；隱??含層和輸出層的輸出、網(wǎng)絡(luò)總誤差采用基本ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式；修正函數(shù)中的學(xué)??習(xí)率和動(dòng)態(tài)擾動(dòng)因子為定值。??預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練：將樣本集分為兩組，一組用于網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，一組用于網(wǎng)絡(luò)的??測(cè)試。預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練結(jié)果為當(dāng)學(xué)習(xí)率為０．９、動(dòng)態(tài)擾動(dòng)因子為０．０１、最小網(wǎng)絡(luò)總誤??差為０．００１時(shí)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)效果最佳。??缺點(diǎn)：網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值存在一定的誤差，網(wǎng)絡(luò)精度需進(jìn)一步改進(jìn)；該組??ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型采用基本ＢＰ算法，對(duì)算法本身固有易陷入局部極小值、收??－７－??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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