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基于进化神经网络外圆纵向磨削表面粗糙度的在线预测
被引:34
作者
:
李国发
论文数:
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0
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0
机构:
吉林大学
李国发
王龙山
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机构:
吉林大学
王龙山
丁宁
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机构:
吉林大学
丁宁
机构
:
[1]
吉林大学
[2]
吉林大学 吉林
[3]
吉林
来源
:
中国机械工程
|
2005年
/ 03期
关键词
:
外圆纵向磨削;
进化神经网络;
表面粗糙度;
在线预测;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TG580.6 [磨削加工工艺];
学科分类号
:
080201 ;
080503 ;
摘要
:
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。通过在线监测磨削参数,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。
引用
收藏
页码:37 / 40
页数:4
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共 1 条
[1]
人工神经网络与模拟进化计算.[M].阎平凡;张长水编著;.清华大学出版社.2000,
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