Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2005-12-10

Journal: 大连理工大学学报

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU、EI、Scopus

Volume: 45

Issue: 6

Page Number: 814-818

ISSN: 1000-8608

Key Words: BP网络;切削力;预报

Abstract: 切削力预报与控制直接影响切削加工的质量和成本.以多层前馈神经网络为基本结构,以误差反向传播算法(BP算法)为网络训练方法,借助VC++语言建立了切削力预报程序.通过引入共轭梯度法和拟牛顿法优化方法,解决了网络训练中局部最小和过早饱和问题,提高了神经网络的收敛速度和精度,实现了对切削加工过程中切削力的预报和仿真.通过对以两种难加工材料的铣削和磨削试验数据为基础的预报计算,发现传统经验公式方法预报误差偏大,最大相对误差达24.9%,而神经网络方法预报结果最大相对误差为2.01%,证明基于BP神经网络的切削力预报研究具有一定参考和应用价值.