用粒子群模糊神经网络预测绝缘工程陶瓷线电极放电磨削加工效果

论文摘要

在绝缘工程陶瓷线电极放电磨削加工过程中,加工技术指标与各工艺参数间联系密切。在实际加工中,操作者通常根据以往的加工经验设置工艺参数,并对加工结果进行一定的预判。若工艺参数设置不合理,将极大影响机床的加工效率、加工精度和加工能力。为此,以BP模糊神经网络为基础,提出了一种适用于绝缘工程陶瓷线电极放电磨削加工的技术指标效果预测模型,用粗糙集理论对训练样本集进行属性和规则约简,并用改进的粒子群算法优化模糊神经网络。根据优化前后的模型对碳化硼（B4C）陶瓷加工进行仿真实验对比,发现优化后的模型对技术指标的预测速度快、误差小、精度高。

论文目录

• 1 BPFNN预测模型的建立
• 2 改进粒子群算法
• 3 改进的PSO-BPFNN
• 4 加工工艺效果实验及预测
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王鹤,杨勇

关键词: 工程陶瓷,线电极放电磨削加工,粒子群算法,模糊神经网络,自适应位置变异

来源: 金刚石与磨料磨具工程 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 金属学及金属工艺,自动化技术

单位: 河南工程学院机械工程学院

基金: 河南省高等学校重点科研项目(15B460001)

分类号: TG580.6;TP18

DOI: 10.13394/j.cnki.jgszz.2019.2.0017

页码: 89-94

总页数: 6

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