基于ACO-BP神经网络的刀具寿命预测

被引:23
作者
黄媛
孙树栋
李兢尧
机构
[1] 西北工业大学系统集成与工程管理研究所现代设计与集成制造教育部重点实验室
关键词
刀具寿命; 神经网络; ACO-BP;
D O I
10.13433/j.cnki.1003-8728.2009.11.031
中图分类号
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
140502 [人工智能];
摘要
刀具使用寿命会直接影响刀具需求计划制定、刀具生产准备以及切削参数制定等。然而,由于刀具使用寿命的影响因素众多,目前虽然有多种刀具使用寿命的预测方法,但这些方法存在结果准确性不佳或对新材料新工艺无从入手等缺陷,均无法对刀具使用寿命进行有效快捷的准确预测。采用人工神经网络技术,针对反向传播算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值、全局搜索能力弱等缺陷,采用蚁群优化算法(ACO)训练BP神经网络,建立了基于ACO-BP算法的铣刀寿命预测神经网络模型,在兼顾网络学习速度的同时保证了模型的全局搜索能力及鲁棒性。
引用
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页码:1517 / 1521
页数:5
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