应用BP神经网络预测高速铣削表面粗糙度

表面粗糙度的预测是切削加工质量分析的重要研究方向,为了在保证铣削的同时预测加工表面的粗糙度、提高生产率,将人工神经网络技术应用于铣削加工领域。应用BP神经网络建立高速铣削加工表面粗糙度预测模型,将预报结果与试验真值进行对比验证,结果表明该方法能够得到较好的预测精度,对高速铣削参数的选择和表面质量的控制具有指导意义。     

切削表面粗糙度的人工神经网络预测

以易切削黄铜的加工表面粗糙度与各种加工参数的关系为对象,将L9( 34)型正交切削试验数据作为训练学习样本,同时以与正交试验参数有关的6个样本作为预测样本,用BP神经网络对其进行了预测。结果表明:经设计的BP神经网络训练1183次,其最大误差不超过5 % ;人工神经网络与正交试验相结合,能大大节省预测时间和费用,效果很好。     

基于遗传算法优化的BP神经网络在粗糙度预测上的应用

针对BP神经网络预测工件表面粗糙度精度不高的问题,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络预测方法。首先用遗传算法对BP神经网络的初始权值、阈值进行全局寻优,然后对优化的BP神经网络进行训练、预测。通过MATLAB进行了粗糙度预测仿真验证。结果表明:优化的BP神经网络比未优化的BP神经网络具有更高的预测精度。     

基于BP神经网络的表面粗糙度声发射预测

介绍了BP神经网络的原理、算法和公式,在对Matlab及其神经网络工具箱介绍的基础上,采用声发射信号有效值、FFT峰值和标准差作为输入,工件表而粗糙度作为输出,用BP神经网络的方法对高效深磨加工工程陶瓷Al2O3的工件表面粗糙度进行了训练、预测和分析.创新的研究方法是直接从磨削声发射信号中提取磨削表面粗糙度信息.结果表明,该方法可以实现高效深磨加工工程陶瓷工件表面粗糙度的监测.     

基于物理模型和神经网络融合的表面粗糙度预测方法

当前表面粗糙度预测的单一建模方法都存在一定的局限性,物理建模方法无法表征实际加工动态过程,机器学习模型需要大量训练数据且解释性较差。提出了一种物理模型与神经网络深度耦合的融合模型,通过训练卷积自编码器作为特征提取器构建数据集,然后训练融合模型,实现对表面粗糙度的精确预测,通过高温合金侧铣实验建立的数据集进行了验证,上述模型在训练集上预测相对误差为4.48%,测试集上的平均预测相对误差为5.67%。以10%为允差范围,则预测的准确率为84.29%,有较高的精准度。     

基于小波包分析和Elman网络的切削表面粗糙度预测方法

提出了一种基于松散型小波网络的切削表面粗糙度预测方法。结合切削参数和切削振动理论,建立了预测网络结构,为避免频域混叠,采用小波包改进算法来实现振动信号去噪。根据振动加速度及切削参数,利用Elman网络的非线性映射和学习机制,实现切削表面粗糙度的实时在线预测。为减少训练时间,用遗传算法对网络权重进行预先优化。实验表明,该方法的预测误差小于3%。     

基于Elman网络的切削表面粗糙度预测方法

根据Elman神经网络模型能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,讨论神经网络非线性、多因素预测原理及其拓扑结构的基础上,提出利用Elman神经网络建立切削表面粗糙度预测模型的方法;在Matlab及其神经网络工具箱的基础上,采用Elman神经网络对铝6061切削表面的粗糙度进行训练、预测、分析.结果表...     

液压阀芯超声切削表面粗糙度的试验与预测

采用聚晶立方氮化硼刀具对精密液压阀芯进行超声辅助车削试验,并建立基于反向传播神经网络的液压阀芯表面粗糙度预测模型,以及基于优化遗传算法的遗传算法-反向传播神经网络的液压阀芯表面粗糙度预测模型,对结果进行对比。结果表明,遗传算法-反向传播神经网络预测模型的预测精度高于反向传播神经网络预测模型的预测精度,且遗传算法-反向传播神经网络预测模型的预测结果与试验值的吻合性好于反向传播神经网络预测模型。     

基于回归分析方法的切削表面粗糙度模型预测研究

依据正交切削试验,利用回归分析方法,通过MATLAB软件建立切削参数与粗糙度之间的回归预测模型,并对回归模型和回归系数显著性进行了检验,可知该表面粗糙度预测模型是显著的,切削参数中切削速度对粗糙度的影响最显著。模型所反映的粗糙度变化趋势与切削试验结果基本一致:当切削速度和切削深度增加时,工件表面粗糙度呈逐渐上升趋势;当进给量增大时,工件表面粗糙度有所下降。     

基于RBF神经网络的难加工材料高速铣削粗糙度预报研究

表面粗糙度的预报是切削加工质量分析的重要研究方向。本文运用RBF神经网络建立了粗糙度预测模型,将预报结果与试验真值以及由经验公式的处理结果进行对比验证,结果表明此方法可行,为切削参数优化和数据库研制提供了依据。     

基于进化神经网络外圆纵向磨削表面粗糙度的在线预测

将人工神经网络引入磨削加工领域。针对BP算法存在收敛速度慢，容易陷入局部极小值以及全局搜索能力弱等缺陷，采用遗传算法训练BP神经网络，设计了基于进化神经网络的学习算法，建立了外圆纵向磨削表面粗糙度的进化神经网络预测模型。实验和仿真结果表明。基于进化计算的BP神经网络可以克服单纯使用BP神经网络易陷入局部极小值等问题，预测精度较高，对提高外圆纵向磨削加工的自动化程度具有重要的意义。通过在线监测磨削拳数。所提供的预测方法可以实现对工件表面粗糙度的在线预测。     

基于模糊神经网络的切削参数预测方法

提出了一种基于模糊神经网络的数据挖掘算法,将模糊理论与神经网络技术结合,避免了单纯的神经网络结构复杂、网络训练时间长、结果表示不易理解等不足。经过模糊神经网络的建立和训练可达到精度要求。将试验值、单纯神经网络及支持向量机的预测结果进行比较,可以得出如下结论:当模糊神经网络的隶属度函数中的参数及神经网络连接权值的初始值合理时,其学习算法的精度高,收敛性好。     

基于BP神经网络的铣齿切削功率计算方法研究

通过对物理样机的实验测量,借助MATLAB神经网络工具箱,将BP神经网络的理论和算法应用于铣齿功率建模的研究中。通过铣齿切削试验获取训练样本,对齿轮铣削功率的网络模型进行训练和测试。结果表明,人工神经网络能较准确地预测铣齿功率的大小,解决了传统经验公式误差较大的问题,为铣齿机床的传动设计提供了依据。