文献类型：期刊文章

作　　者：朱喜林[1] 吴博达[1] 武星星[1] 李晓梅[2]

机构地区：[1]吉林大学机械科学与工程学院,吉林长春130025 [2]长春大学机械工程学院,吉林长春310022

出　　处：《计算机集成制造系统》

年　　份：2004

卷　　号：10

期　　号：9

起止页码：1139-1143

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：机械加工中的误差复映现象使加工参数的选择主要依靠工人的经验,为此,利用BP网的任意非线性映射能力,通过学习人的经验,实现机械加工参数的优化选择。分析了机械加工中误差复映问题的特点,利用改进后的BP网络算法的非线性映射能力,逼近误差复映系数与工件材料硬度、进给量等因素之间的非线性关系,对训练成熟的网络输入加工前毛坯误差、工件材料硬度等,可以输出满足加工要求的加工次数和各次的加工量。通过实例说明了采用附加动量法和自适应学习率改进后的BP算法收敛快,且不易限入局部极小值。在分析误差复映问题模型和比较不同网络结构的训练结果的基础上,确定了BP网络结构。通过在MATLAB中对网络的测试结果,验证了用BP网络实现优化机械加工参数的可行性。

关 键 词：神经网络 反向传播算法 误差复映 参数优化

分 类 号：TP183]