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| 基于神经网络的电化学加工表面粗糙度预测与加工参数正交优化 | |
| 作者姓名： | 庞桂兵 李殿明 张利萍 赵秀君 彭彦平 |
| 作者单位： | 大连工业大学 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(50905020);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划资助项目(LJQ2011051);清华大学摩擦学国家重点实验室开放基金资助项目(SKLTKF11B08) |
| 摘 要： | 电化学加工的表面粗糙度与加工电流、加工间隙、电解液温度、加工时间、电解液配比等工艺参数密切相关,而这些工艺参数与工件表面粗糙度之间为复杂的非线性关系,建立其关联一直是电化学加工中的难题。以BP神经网络为基本工具,建立了加工参数与表面粗糙度之间关系的数学模型,利用实验数据训练网络,结果表明可实现较小的预测误差;应用正交法分析实验数据,实现了可使表面粗糙度参数变化幅度较大的加工参数的优化配置。 |
| 关 键 词： | 电化学加工 表面粗糙度 神经网络 预测 |
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