粒子群算法在提高激光弯曲中神经网络泛化性上的应用

发布时间：2017-11-21 16:34

  本文关键词：粒子群算法在提高激光弯曲中神经网络泛化性上的应用

  更多相关文章： 激光弯曲 径向基函数 神经网络 粒子群优化算法 泛化性

【摘要】：采用径向基函数(RBF)神经网络建立了激光弯曲成形过程中激光功率、扫描速度、扫描次数与弯曲角度之间的预测模型。对TC4钛合金板材进行了激光弯曲成形试验,将试验数据作为训练样本对神经网络进行了训练,得到工艺参数与成形角度之间的映射关系。利用粒子群优化算法对RBF网络的参数进行寻优计算。结果表明:使用优化后的网络对测试数据预测时,误差由之前的4.714%减小到0.974%左右;使用粒子群优化算法能显著地提高RBF神经网络在预测激光弯曲成形角度时的泛化能力。
【作者单位】： 辽宁工业大学机械工程与自动化学院;
【基金】：辽宁教育厅一般项目(L2015231) 辽宁省自然科学基金优秀人才培养项目(2015020170)
【分类号】：TG665;TP183
【正文快照】： 始于20世纪80年代的激光弯曲成形属于激光制造技术的一种。利用物体热胀冷缩的特性,通过控制激光束扫描工件表面使其在厚度方向上形成温度梯度进而产生分布不均的热应力,最终发生弯曲塑性变形。与传统的金属成形工艺相比,激光弯曲成形技术具有生产周期短、柔性大、无回弹、受

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本文编号：1211583