反向传播人造神经网络预测激光微孔表面粗糙度

发布时间：2018-02-07 16:41

  本文关键词： 激光技术 反向传播人造神经网络 激光打孔 粗糙度　出处：《激光与光电子学进展》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：对304不锈钢试样进行了激光打孔试验,使用形貌仪测得了孔截面粗糙度参数,并通过反向传播神经网络,建立了基于激光功率、脉冲频率和离焦量三个工艺参数与孔表面粗糙度之间关系的神经网络预测模型。利用大量试验数据对样本进行网络训练,证实了该人工神经网络模型预测精度高,预测误差控制在6%左右,最大误差不超过8.08%。该模型可以准确地预测激光打孔表面的粗糙度和有效地缩短激光打孔作业的准备周期。
[Abstract]:The laser drilling test was carried out on 304 stainless steel sample, and the roughness parameters of the pore section were measured by means of the morphometer, and the laser power was established based on the back propagation neural network. The neural network prediction model of the relationship between the three technological parameters of pulse frequency and defocus and the roughness of the hole surface is established. The network training of the samples is carried out by using a large number of experimental data, and the prediction accuracy of the artificial neural network model is proved to be high. The prediction error is controlled at about 6% and the maximum error is not more than 8.08.The model can accurately predict the roughness of laser drilling surface and effectively shorten the preparation period of laser drilling.
【作者单位】： 江苏大学汽车与交通工程学院;江苏大学江苏省光子制造科学与技术重点实验室;
【基金】：江苏大学高级人才启动基金(10JDG139) 江苏省博士后基金(1002111C)
【分类号】：TG665

【参考文献】

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