| 基于人工神经网络的导管数控弯曲成形工艺参数预测方法 |
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| 引用本文： | 郭凯,王俊彪.基于人工神经网络的导管数控弯曲成形工艺参数预测方法[J].现代制造工程,2008(4):76-80. |
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| 作者姓名： | 郭凯 王俊彪 |
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| 作者单位： | 西北工业大学机电学院,西安,710072 |
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| 摘 要： | 阐述了导管数控弯曲成形过程的要素,分析主要工艺参数对导管弯曲成形质量的影响,并建立预测工艺参数的BP(Back Propagation)人工神经网络模型.选取实验数据作为样本,采用LM(Levenberg_Marquardt)贝叶斯正则化算法对该模型进行训练,确定模型的主要参数.通过实例预测并与实验数据进行比较,验证该方法的有效性.与其他BP训练算法进行比较,结果表明,该算法收敛速度快、预测精度高、稳定性好.
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| 关 键 词： | 工艺参数预测 数控弯曲成形 BP神经网络 LM贝叶斯正则化算法 导管 工神经网络 管数 弯曲成形 工艺参数 预测方法 artificial neural network based process parameters bending tube 稳定性 预测精度 算法收敛速度 结果 训练算法 有效性 验证 比较 网络模型 正则化算法 |
| 文章编号： | 1671-3133(2008)04-0076-05 |
| 修稿时间： | 2008年1月22日 |
Prediction of NC tube bending process parameters based on artificial neural network |
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| Guo Kai,Wang Jun-biao.Prediction of NC tube bending process parameters based on artificial neural network[J].Modern Manufacturing Engineering,2008(4):76-80. |
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| Authors: | Guo Kai Wang Jun-biao |
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