粒子群优化BP神经网络的激光铣削质量预测模型

为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量（铣削层宽度、铣削层深度）与铣削层参数（激光功率、扫描速度和离焦量）的BP神经网络预测模型。采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以Al2O3陶瓷激光铣削质量预测为例,进行算法实现。仿真结果表明:提出的PSO-BP算法迭代次数大大减少,且预测误差明显减少。所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和实用价值。     

人工神经网络在Al2O3陶瓷激光铣削中的应用研究

为了有效地控制Al2O3陶瓷激光铣削层质量,以人工神经网络（ANN）技术为基础,以MATLAB软件作为开发平台,建立了Al2O3陶瓷激光铣削层质量与铣削参数之间的关系模型。并以激光功率、扫描速度和离焦量作为输入参数,激光铣削层深度和宽度作为输出参数,对激光铣削层质量进行了预测。结果表明,该模型的平均误差小,拟合精度高。并在训练样本之外,选取了5组工艺参数来检验网络模型的可靠性,检验输出值和实验样本值的最大相对误差为7.06%。说明运用该模型可以方便、准确地选择激光工艺参数,提高Al2O3陶瓷激光铣削层的加工质量。     

基于进化神经网络的激光熔覆层质量预测

为了有效地控制激光熔覆层质量,采用反向传播(BP)算法建立了激光熔覆层质量(熔覆层宽度、熔覆层深度和稀释率)随激光功率、光斑直径和扫描速度变化的进化神经网络预测模型。针对BP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BP神经网络,取代了一些传统的学习算法,设计了基于进化神经网络的学习算法。经过理论分析和实验验证,在神经网络的输出端得到期望的线性输出,并在训练样本之外,选取了5组工艺参数检验神经网络模型的可靠性,预测结果与相应的实验结果的最大相对误差为2.14%。结果表明,运用该模型可以方便、准确地选择激光工艺参数,提高激光熔覆层的加工质量。     

基于深度学习的电离层参数预测研究

对于电离层参数预测,通过长短期记忆(LSTM)的预测神经网络建模实现电离层参数的短期和日均值预测.使用逐点预测和序列预测2种方法,并采用多维预测和经验模态分解(EMD)算法优化,预测电离层参数的每小时和每天的变化规律.实验结果验证了所提优化算法在提高预测电离层参数预测精度上的可行性.     

基于BP神经网络的光纤激光焊接工艺参数优化及性能预测

采用连续光纤激光器对304不锈钢薄板进行了焊接工艺研究;为了提高激光焊接质量,引入BP神经网络对激光焊接工艺参数进行了优化,建立了焊接质量指标与焊接工艺参数之间的神经网络预测模型,并利用神经网络模型选择了较优的工艺参数.实验结果表明采用该工艺参数进行激光焊接可获得成形良好、无缺陷的焊缝.神经网络的性能预测指标与实际值间的偏差小于5%,可用于激光焊接工艺设计.     

基于神经网络的宽带激光熔覆熔池特征参数预测

为了实现宽带激光熔覆熔池特征的准确预测,从 而对激光熔覆工艺过程进行实时监测、评价及反馈 控制。通过宽带激光熔覆全因素工艺试验采集熔池特征参数样本数据,采用遗传算法优化BP 神经网络的 初始权值和初始阈值,建立激光熔覆工艺参数(激光功率、粉末厚度、扫描速度)与熔池特 征参数之间的 BP神经网络预测模型。利用训练集数据对所建立的神经网络进行训练,形成输入与输出之间 的映射关系, 并利用测试集数据对网络进行测试。试验结果表明,宽带激光熔覆熔池特征参数神经网络预 测模型具有很 高的精度。该神经网络预测模型对激光熔覆过程监测及熔覆层质量控制具有重要意义。     

基于生死单元的激光铣削温度场数值模拟与验证

利用ANSYS 有限元模拟软件建立了激光铣削过程的三维瞬态有限元模型,并以Al2O3 陶瓷材料的激光铣削加工为例,利用ANSYS 中的单元生死技术对激光铣削过程中温度场的动态分布进行了模拟。选取其中的一组参数,详细分析了铣削件表面某一点温度场的变化规律,确定了沿样件不同的扫描路线上铣削层的宽度和深度,并提出了温度场模拟结果的间接验证方法,即将温度场模拟获得的铣削层宽度和深度与实验测得的数据进行对比,对比结果较吻合,说明建立的有限元模型能够进行激光铣削效果的预测。     

高速铣削工件表面粗糙度蚁群-BP神经网络建模

由于蚁群算法具有很好的多样性、兼容性和正反馈,故十分适合用于BP神经网络学习率的优化,从而建立蚁群-BP神经网络。训练样本对是以实验1、实验3、实验5、实验7、实验9、实验11、实验13和实验15下的高速铣削试验数据组成的,并用高速铣削实验中的工件表面粗糙度来建模。使用创建的高速铣削工件表面粗糙度预测模型来对实验2和实验6状态中的高速铣削工件表面粗糙度进行预测,通过对比预测结果和试验结果,可发现蚁群-BP神经网络能够十分有效地对高速铣削工件表面粗糙度进行建模预测。     

硬质合金激光铣削加工试验研究

采用不同的激光铣削工艺对硬质合金进行激光铣削试验研究。分析了工艺参数对铣削量和铣削质量的影响,并利用优化或复合的工艺对硬质合金试样进行多样激光铣削。     

基于神经网络和粒子群算法的激光熔覆工艺优化

采用反向传播(BP)神经网络和粒子群算法相结合的方法对激光熔覆过程的工艺参数进行优化。运用BP神经网络建立熔覆带特征(熔覆带高度、熔覆带宽度)与熔覆工艺参数之间的预测模型,利用训练样本对所建立的网络进行训练,形成输入与输出之间的高度映射关系,在此基础上,使用粒子群优化算法对工艺参数进行寻优。试验结果表明,使用该方法优化得到的工艺参数进行加工获得的结果与预期结果有较小的误差,有利于获得预期的熔覆质量。     

激光修锐砂轮工艺参量的预测和优化算法

为了找到一种适用于激光修锐砂轮工艺参量预测和优化的方法,采用神经网络和粒子群算法,建立了激光修锐砂轮工艺参量优化模型。首先构建了工艺参量与工件表面粗糙度之间映射关系的神经网络模型,然后基于预测模型采用粒子群算法实现工艺参量优化,最后采用粒子群算法优化获取的5组工艺参量进行了激光修锐试验。结果表明,样本值与神经网络仿真输出值的相对误差小于3%,试验值与期望值的相对误差控制在6%以内。综合说明该优化模型具备良好的优化能力。     

基于BP神经网络的光纤激光切割切口粗糙度预测

为了研究工艺参量对光纤激光切割切口质量的影响,进行了切割T4003不锈钢试验,分析了工艺参量与切口质量之间的关系。采用基于误差反向传播算法的人工神经网络,建立了激光功率、切割速率、辅助气体压力等工艺参量与切口粗糙度之间的预测模型。对切割试验采集的训练样本进行了网络训练,并利用测试样本对训练模型进行验证。结果表明,随着激光功率增加,切口粗糙度增大;随着切割速率和辅助气体压力增加,切口粗糙度减小。神经网络预测模型精度较高,网络训练效果良好,预测值与试验样本值间的最大相对误差为2.4%。训练后检验精度较高,检验样本最大相对误差仅为6.23%。该模型可有效预测激光切割切口表面粗糙度,同时为合理选择及优化工艺参量,提高激光切割质量提供试验依据。     

毫米波电路引线楔焊质量智能预测技术研究

针对毫米波电路引线楔形焊接工艺优化难题,提出将一种带惩罚函数项的改进BP (Back Propagation,反向传播)神经网络算法用于引线楔形焊接质量智能预测中.通过试验分析了影响楔形焊接质量的关键工艺参数,提取了楔形焊接质量评价指标,基于改进的BP神经网络,建立了引线楔焊质量智能预测模型.研究结果表明,所提出的改进...     

基于群智能算法的神经网络建模研究

针对神经网络建模过程中不合理的权值选取,使训练陷入局部最优解而得不到全局最优解这一问题。采用群智能算法得出全局最优解,并且利用检验样本达到最低点时的权值与阈值正确建立神经网络模型。结果表明,网络模型的评价参数表现良好,其中预测精度与相关系数分别为97.55%和96.2%。从而证明了基于群智能算法的神经网络,在遵循建模条件情况下能够保证取得全局最优解,建立的模型性能良好,具有一定的理论与市场应用价值。     

基于BP神经网络的20CrMo钢激光强化工艺参数优化控制

以激光功率P、光斑直径D、扫描速度V等为输入参数,非相变硬化处理、相变硬化处理和熔凝处理等为输出参数,对材料为20CrMo合金结构钢进行激光强化处理工艺控制优化研究。通过大量试验与计算机模拟分析和对比,建立了激光工作参数与材料表面强化关系的BP神经网络工艺优化模型。经过与实验数据的比较,运用该模型可以方便、准确地选择激光工艺参数,控制材料表面强化类别和保证工作表面的质量,真实反映了激光加工工艺规律。