基于进化神经网络的刀具寿命预测

为预测道具寿命,引入人工神经网络技术,建立了刀具寿命预测神经网络模型,同时对切削参数进行优化选择.在刀具寿命预测中,针对反向传播算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷,采用遗传算法训练反向传播神经网络,设计了进化神经网络的学习算法.实验和仿真结果表明:基于进化计算的反向传播神经网络可以克服单纯使用反向传播网络易陷入局部极小值等难题,刀具寿命的预测精度较高,从而为刀具需求计划制定、刀具成本核算,以及切削参数制定提供理论依据,节约了制造执行系统中的生产成本.     

基于遗传算法优化的BP神经网络在粗糙度预测上的应用

针对BP神经网络预测工件表面粗糙度精度不高的问题,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络预测方法。首先用遗传算法对BP神经网络的初始权值、阈值进行全局寻优,然后对优化的BP神经网络进行训练、预测。通过MATLAB进行了粗糙度预测仿真验证。结果表明:优化的BP神经网络比未优化的BP神经网络具有更高的预测精度。     

基于RBF神经网络和遗传算法的油膜附水滴切削参数优化

为了优化油膜附水滴切削工艺参数,降低切削力,减少刀具磨损和提高切削加工质量,结合神经网络和遗传算法,基于MATLAB软件对切削试验数据进行训练.通过构建径向基函数RBF和反向传播BP神经网络模型,并对切削力和表面粗糙度综合加权后综合目标进行预测.对比两种模型的精度后,选择更精确的RBF神经网络模型.利用遗传算法GA优化...     

基于粗糙集-神经网络的飞机寿命消耗量预测模型研究

飞机的寿命消耗是航空装备管理中的重要问题之一,为进一步完善寿命管理方法,开展了基于粗糙集和BP神经网络理论的飞机寿命消耗量预测研究。通过引入粗糙集理论的属性约简功能,实现对复杂影响因素的主因素提取;运用遗传算法优化BP神经网络的权值和阀值,建立飞机寿命消耗量的粗糙集-神经网络预测模型,提出一种基于粗糙集-神经网络的飞机寿命消耗量预测方法。经过实例分析,约简样本预测情况与实际情况相近,与未经约简的预测相比,可信度、误差基本一致,说明该模型具有很好的实际应用效果。     

基于小波分析和神经网络的刀具磨损预测

提出一种基于多分辨率小波分析和BP神经网络的刀具磨损预测方法,采用多分辨率小波分析刀具不同磨损状态的切削力信号,提取其中增幅最大两个尺度上细节信号的能量和均方差作为BP神经网络的输入,通过自我识别法确定BP神经网络的最佳隐含层神经元数目,利用预先训练好的BP神经网络对刀具磨损状态进行预测。该方法能够建立刀具磨损状态与切削条件参数之间复杂的非线性函数关系,可实现一定切削条件下的刀具磨损状态预测。     

基于支持向量回归机的刀具寿命预测

刀具寿命是制定刀具需求计划、衡量刀具性能和核算成本等的重要依据。针对现有神经网络方法在预测刀具寿命方面存在的不足,提出了一种新的基于支持向量回归机的刀具寿命预测方法。在分析了影响刀具寿命预测主要因素的基础上,建立了基于支持向量回归机的刀具寿命预测模型。应用实例的仿真结果表明,所建立的预测模型具有较强的推广能力和较高的预测精度。     

基于并联GABP与NSGA-Ⅱ的微铣削子午线轮胎模具侧板工艺参数优化

针对微铣削子午线轮胎模具侧板过程中存在刀具磨损严重和能量消耗高的问题,提出了一种基于并联GABP神经网络和NSGA-Ⅱ的多目标工艺参数优化方法。对传统多目标GABP预测模型进行了改进,以试验数据为样本建立了切削三要素为输入,刀具磨损面积与切削比能为输出的并联GABP神经网络预测模型,刀具磨损面积预测误差降低了40.82%。以最小刀具磨损面积、最小切削比能为优化目标,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对切削参数进行多目标优化,获得了20组pateto解。最终在兼顾刀具磨损面积和切削比能的情况下,通过对原始试验数据和pareto解集进行灰色关联分析获得了最优切削参数组合:n=19 185.423 r/min,f_z=0.038 mm/z,a_p=0.517 mm,实现了工艺参数优化。     

遗传算法优化BP网络的锂电池剩余容量预测

为了有效地对锂电池剩余容量进行预测,在分析了BP神经网络对剩余容量模型非线性回归基础上,针对BP算法预测迭代速度慢且易出现局部最优的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的算法。遗传算法具有较强劲的全局搜索能力,将其应用到BP神经网络的参数寻优当中,可以寻找到BP网络的最优参数。将该模型应用于锂离子电池剩余容量的预测,并将生成的模型与单独使用BP神经网络的预测模型比较。仿真结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络剩余容量预测的精准度高于单独使用BP网络剩余容量预测的精准度,为锂离子电池容量预测提供了一种新方法。     

基于遗传算法的人工神经网络在航空发动机磨损预测中的应用

提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的学习算法来训练BP神经网络，实现网络结构的优化，并用优化后的BP人工神经网络建立了航空发动机的磨损预测模型。将该模型预测结果与BP算法和多元线性回归法的预测结果进行了比较。检验结果表明：基于遗传算法的BP神经网络优于BP算法及多元线性回归法，具有良好的预测效果。     

基于径向基神经网络的刀具寿命预测模型研究

通过分析总结影响刀具寿命的主要影响因素,建立铣削刀具加工参数与刀具寿命的径向基神经网络模型。训练模型使用了10组样本数据,以刀具直径、铣削速度、铣削宽度、铣削深度、进给量、刀具齿数作为网络输入参数,采用十折交叉验证方法对所构建模型进行验证,能够对刀具寿命进行较为准确的预测。与传统BP神经网络模型比较发现,径向基神经网络具有更好的预测精度和稳定性,是预测刀具寿命的一条有效途径。     

基于BP神经网络的微铣削切削比能预测

针对微铣削加工过程中功率和加工能耗变化问题,对微铣削机床主轴系统加工功率进行了采集。建立了主轴转速、每齿进给量和切削深度3个重要切削参数影响切削比能的BP神经网络预测模型。通过45#钢子午线轮胎模具微铣削试验,获得试验数据样本来训练和检测BP神经网络,实现了不同切削参数组合下切削比能的预测,并利用遗传算法对切削参数进行寻优。预测和优化结果表明,最小切削比能可在最大切削参数组合下取得。因此在不考虑表面粗糙度和刀具磨损的情况下,高水平的切削参数组合可获得大的材料去除率和相对较小的切削比能,提高加工效率并降低加工能耗。     

基于PSO-BP神经网络的刀具寿命预测

针对刀具寿命影响因素与刀具寿命之间的高度非线性关系,引入BP神经网络技术对刀具寿命进行预测,建立了刀具寿命预测模型。针对标准反向传播算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷,采用粒子群算法优化网络权值及阈值,提高了神经网络的预测精度。仿真结果表明,与标准BP神经网络相比,PSO-BP神经网络用于刀具寿命预测的精度更高。     

螺杆泵定子橡胶磨损趋势的遗传神经网络预测模型

针对螺杆泵定子橡胶在复杂工况下受多种因素影响的磨损预测问题,结合各影响因素之间非线性、时变性和强耦合性的特点,将遗传算法和BP算法相结合以实现网络结构参数的优化,建立了遗传神经网络的螺杆泵定子橡胶磨损趋势预测模型。同时,利用测试样本数据将模型的预测结果与BP算法的预测结果进行了比较。结果表明,基于遗传算法的BP神经网络优于BP算法,能够有效地解决受多因素影响的螺杆泵定子橡胶磨损预测的建模问题,具有一定的实用价值。     

可重入制造系统的产出短期预测方法研究

针对可重入制造系统处于高度不确定性环境中,其产出时间序列的非线性特征,提出了基于遗传小波神经网络的产出短期预测方法,使预测模型具有小波的优良逼近性质和神经网络的自学习自适应性质,同时,采用遗传算法训练神经网络参数,利用遗传算法隐含并行性和全局搜索性的特征,丰富优化过程中的搜索行为,增强全局和局部意义下的搜索能力和效率。通过半导体生产线实例,进行了验证,结果表明所提出的基于遗传小波神经网络的产出短期预测方法的预测性能要优于传统BP神经网络算法。     

基于特征与遗传神经网络的飞机结构件数控加工工时预测方法

为了解决在没有数控程序的情况下快速准确的预测飞机结构件的数控加工工时,提出了一种基于特征与遗传神经网络的数控加工工时预测方法。提炼各类特征的加工工时影响因素并建立特征样本库,为每种加工特征构建BP神经网络;针对BP神经网络极易陷入局部极小值、收敛速度慢、网络参数难以确定等问题,结合遗传算法优化BP神经网络。建立了5种神经网络结构,通过调用相应的网络预测每一类加工特征的加工工时,进而形成每一工步的加工工时,累加零件所有工步的加工工时得到零件整体的加工工时。应用该方法预测零件整体的加工工时误差在5%以内。     

考虑刀具底刃切削的CFRP铣削力精确建模研究

针对碳纤维复合材料(CFRP)铣削提出了一种切削力精确建模方法,即考虑刀具底刃切削作用的铣削力机械模型,通过实验识别底刃和侧刃的切削力并分析了切削力变化规律,建立了切削力系数关于瞬时切削厚度、纤维切削角及切削速度的BP神经网络模型,进一步实现了对铣削力的预测。单向板和多向板的铣削验证实验表明考虑刀具底刃因素可以提高切削力预测的准确性,同时也验证了BP神经网络在CFRP切削力建模中的可行性。     

基于人工神经网络的微细车铣表面粗糙度预测模型

针对传统切削经验公式无法精确预测微细铣削零件表面粗糙度的问题,提出了一种基于人工神经网络的表面粗糙度预报方法。利用试验选择不同切削参数组合进行铣削试验,将试验结果分为两部分,一部分数据用作BP神经网络的训练样本并最终建立预报模型,另一部分用作测试样本,与相同切削参数条件下的神经网络预测值进行对比。从而证明BP神经网络对于微细铣削表面粗糙度值具有很高的预测精度。     

基于遗传算法的BP神经网络滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于遗传算法的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。以BP神经网络的误差为目标函数,利用遗传算法进行BP神经网络的权值和阈值优化,并用优化后的BP神经网络进行故障诊断。通过MATLAB仿真,结果表明遗传算法优化的BP神经网络相比传统的BP神经网络具有更好的诊断效率和准确度。     

改进的BP神经网络在刀具磨损状态监测中的应用

刀具磨损状态监测的研究中,采用传统BP算法的神经网络识别切削过程中的刀具磨损量,具有局限性。文中提出了一种改进的BP神经网络结构,选取了新的BP算法,并对网络结构参数进行优化调整。对振动信号和AE信号分析后提取出刀具磨损特征量输入改进的BP神经网络,经过训练后用于识别刀具磨损状态。通过比较,改进的BP神经网络的收敛速度明显提高,且减小了识别误差。实验证实了其可行性和有效性。     

基于模糊理论、遗传算法和神经网络的切削参数混合智能优化

提出一种基于模糊理论、遗传算法和神经网络的混合智能优化技术,给出优化目标的优化数学模型,详细叙述了遗传算法的寻优过程,模糊理论的应用及神经网络的训练和学习获取优化切削参数的技术,并给出各种优化目标下的切削参数混合智能优化与普通搜索方法的对比实例。