基于混合算法的薄壁件铣削加工工艺参数优化

发布时间：2019-03-14 16:38

【摘要】：结合神经网络法和遗传算法的优点,提出了一种以倒传递神经网络法为基础的加工工艺参数优化方法,对薄壁件铣削加工工艺参数进行优化。将田口实验所得数据经倒传递神经网络进行训练与测试,来建立薄壁件铣削加工的信噪比预测器,并通过最大化信噪比,将铣削过程变异降至最低,进而找出最佳加工工艺参数组合。通过数值模拟与加工实验,验证了所提方法在薄壁件铣削加工工艺参数优化中的有效性。
[Abstract]:Combined with the advantages of neural network method and genetic algorithm, an optimization method of machining process parameters based on backward transfer neural network method was proposed to optimize the machining parameters of thin-walled parts. The Taguchi experiment data are trained and tested by back-transfer neural network to establish the signal-to-noise ratio predictor for thin-walled parts milling. By maximizing the signal-to-noise ratio, the variation of milling process is minimized. And then find out the best combination of processing parameters. Through numerical simulation and machining experiments, the validity of the proposed method in the optimization of milling parameters of thin-walled parts is verified.
【作者单位】： 武汉大学动力与机械学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51505343) 中国博士后科学基金资助项目(2015M572192) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2042015kf0048)
【分类号】：TG54

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1 陈W，

本文编号：2440157