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基于BP神经网络的高效深磨工程陶瓷工件表面粗糙度的声发射预测
被引：3
作者：
郭力
机构：
[1] 湖南大学国家高效磨削工程技术研究中心
来源：
基金：
教育部留学回国人员科研启动基金;
湖南省自然科学基金;
关键词：
表面粗糙度;
BP神经网络;
声发射;
高效深磨;
工程陶瓷;
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：
对BP神经网络的原理、算法和公式进行了介绍,在对Matlab及其神经网络工具箱介绍的基础上,采用3个声发射特征值:即声发射信号有效值、FFT峰值和标准差作为输入,工件表面粗糙度作为输出,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.结果表明,使用BP神经网络可以实现高效深磨加工工程陶瓷工件表面粗糙度的监测.
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