基于模糊理论的电火花加工脉冲电源控制

针对电火花加工的工艺特点及其复杂性,提出了利用模糊控制技术设计的加工电流计算机控制系统,并将其应用于电火花加工机床的脉冲电源中.试验表明,这种控制系统比传统的脉冲开环控制方式实时性好、精度高.     

电火花切割加工技巧探析

目前,在国防和民用领域的科研与生产中,电火花线切割加工得到了越来越广泛的应用。主要用于各类难加工材料、加工表面复杂,以及有特殊要求的模具、刀具和零件加工。本文从电火花线切割加工的特点出发,对电火花切割加工技巧的运用展开探讨。     

电火花加工微小深孔

硬质合金、耐热合金等特殊材料的微小深孔,用传统的机械加工方法加工,非常困难。而电火花加工是利用电、热能量进行加工。文章分析了电火花加工中影响放电蚀除量的主要因素。并对微小深孔的电火花高速加工的方法进行了论述。图2参9     

电火花加工技术在模具制造中的应用

结合实际生产研究模具成型中出现的磨损问题,通过对机械、电气和生产管理方面的分析,观测研究了影响模具寿命的因素。并采用电火花加工表面改性技术,对金属模具表面进行放电沉积处理试验和对结合层进行分析,以显著提高模具的耐磨性和使用寿命。     

电火花成形加工误区的分析

研究的目的是提高电火花成形加工的加工质量,减低模具的加工成本。方法是通过多次实验,总结经验。     

光电子材料的磨粒加工技术综述

随着通讯、信息产业的迅速发展,各种光电子元件得到惊人的发展并趋于高性能化,对光电子材料的加工技术也提出了更高的要求。文章从锯切、磨削、抛光三个方面介绍了光电子材料的磨粒加工技术,并对光电子材料磨粒加工技术的发展趋势进行了展望。     

电火花成型加工中石墨电极的应用探索

介绍了电火花成型加工中石墨电极的应用,参数的选择规律及注意事项。     

数控电火花加工技术在模具工业中的应用

在模具工业技术快速发展的新形势下,数控电火花加工技术已取得了突破性的进展。本文从数控电火花加工技术发展的基本现状、数控电火花加工的操作过程、数控电火花加工新工艺的应用以及数控电火花加工技术的发展趋势四方面入手加以论述。     

快走丝电火花线切割加工试验研究

结合广东省轻工业高级技工学校的DK7728型快走丝线切割机床,进行多次实际加工试验,对加工结果进行数据分析,研究机床工作台传动机构及程序对线切割加工尺寸精度的影响,提出提高工件尺寸精度应采取的方法,为快走丝线切割机的操作者提供参考。     

基于BP神经网络的花生挤压膨化参数优化研究

研究花生挤压膨化工艺参数对产品质量(粕残油率)的影响。通过建立BP神经网络模型,利用样本对其进行训练使其具有工艺参数-产品质量的映射能力,结合粒子群算法进行参数寻优,确定粕残油率最低时的最优参数组合。结果表明:建立了BP神经网络模型,相关的试验验证了仿真结果,表明BP神经网络模型在参数优化中的有效性和适应性;确定最优的参数组合为主轴转速55r/min、模孔直径12 mm、套筒温度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11%和轴头间隙12 mm。在最优参数组合下,粕残油率为1.03%。模孔直径、主轴转速和套筒温度对产品质量的影响较大。     

基于BP神经网络的牡蛎抗氧化活性肽制备工艺优化

以牡蛎为原料,通过响应面和BP神经网络模型对牡蛎蛋白酶解过程、工艺条件进行优化研究,实现酶解过程中可控制备牡蛎抗氧化活性肽。结果表明:采用胰酶水解牡蛎,经响应面优化得到最佳酶解条件为:加酶量0.28%,温度55℃,时间3.4 h,此条件下酶解产物·OH清除率可达到78.4%。在此基础上,以酶解过程中的响应因子-游离谷氨酸含量来监控牡蛎蛋白水解过程,运用BP神经网络数学模型拟合蛋白水解过程与产物活性之间的关系。构建出以加酶量、料水比和酶解体系游离谷氨酸浓度为神经网络输入,酶解产物·OH清除率为输出的BP神经网络模型,以实现在预期时间内通过实时监测游离谷氨酸含量即可得出产物活性变化情况,并定点终止反应的目的。模型预测值与实验值相关性系数r为0.9943,平均相对误差值为2.1%。该模型拟合性能良好,与牡蛎蛋白酶解过程具有高度相关性,可应用于牡蛎抗氧化活性肽的在线监控与可控制备。      

基于差分进化的BP网络学习算法

提出了一种基于差分进化的BP网络学习算法,该算法是一种全局随机优化算法.利用差分进化算法的全局寻优能力,可以很好的训练BP网络的权值和阈值.将所提出的算法与BP算法作对比实验,结果表明,所提出的算法相对于BP算法在分类准确度上有较大的提高,而且具有良好的收敛性和泛化能力.     

毛精纺前纺工艺参数重要性的BP网络定量评价法

在BP神经网络建模技术的基础上,提出利用神经网络输入层与输出层之间的网络权值及其分布来求各输入参数重要程度的方法。将采集到的毛精纺企业前纺工艺参数运用BP神经网络分别建立了粗纱CV值和粗纱单重的预测模型。结果表明:所建模型的平均相对误差都低于3%;采用样本数据验证,其预报值与实测值间的相关系数都高于0.95。对所建模型的网络权重进行提取,分别计算出13个输入参数对粗纱CV值和粗纱单重的重要性,挖掘出显著而有效的参数。经对比认为,BP网络法比多元回归显著性分析(MRSA)更为精准,可用于对实际生产加工的预报和控制。     

基于BP网络的成纱质量预测的数据挖掘

通过对原棉性能及成纱质量历史数据的分析,建立了用于数据挖掘的样本库。在此基础上设计了成纱质量预测的BP神经网络模型,并对成纱的强力、条干CV值和毛羽等质量指标进行了预测分析,仿真结果表明该方法具有很好的预测效果。     

基于BP神经网络的国毛毛条质量预测模型

采用BP神经网络预测技术建立少于3层的国毛毛条加工质量预测模型,利用贝叶斯判别规则提高网络的学习能力,通过实验对比选出最优隐层神经元数。模型预测结果表明,用神经网络方法预测毛条加工性能与实际结果有相当高的一致性。     

基于BP神经网络的规范手写体数字离线识别

手写体数字离线识别一直是模式识别研究的热点问题。手写体数字具有多变性和随意性较强的特点,在实际应用中对识别率要求较高,针对这一问题,设计了基于BP神经网络的手写体数字离线识别分类器,并按照规范手写体标准设计了训练样本和测试样本,通过仿真验证了此方法的有效性,识别率达到了81％。     

基于BP神经网络和遗传算法的钢丝拉拔优化设计

针对钢丝在拉拔成形后表面轴向残余应力过大的问题,建立有限元模型,并确定钢丝拉拔过程变量优化范围;利用正交试验法确定网络训练样本,根据变量设计安排各因素及水平,组成L25(55)正交表;利用ANN的高度非线性映射能力建立拉拔过程参数与钢丝表面最大轴向残余应力映射模型,同时将神经网络与遗传优化算法相结合。优化后摩擦因数为0.09,工作锥角为8°,定径带长度为0.66 mm,部分压缩率为4%,拉拔速度为3 820mm/s,在此组合参数下,采用FEM计算表面轴向残余应力为65.37 MPa,神经网络预测结果为67.58 MPa,模拟结果相对误差为3.5%;相对于正交试验中平均轴向残余应力202.1 MPa,降低67.6%,优化效果明显,显著降低了钢丝的表面轴向残余应力。     

根据常规化学指标识别烟叶品质的BP神经网络模型

运用烟草知识对烟叶进行初步分类,以经过标准化处理的常规化学指标和烟叶评吸指标为依据,由训练样本集得到最佳的网络参数,在此基础上对检验样本进行了烟叶品质的识别。提出了利用3层BP人工神经网络识别烟叶品质的方法。人工神经网络用于烟叶品质识别,结果与实际符合良好。该方法优于传统的识别方法,也优于文献报道的识别误差。      

一种基于数值计算的改进BP神经网络加速算法

为增加神经网络收敛的稳定性与收敛速度,提出了一种改进的网络优化加速算法.在权值调整期间加入前N期权值结果,增强了训练的稳定性;使用Steffensen迭代算法进行加速,使网络训练较快地收敛;有效地解决了传统BP神经网络的缺点.进行数值实验,将10幅二值化后的车牌数字字符图片作为训练样本送入改进的网络与传统的BP神经网络中分别进行训练,可以看出传统BP算法在训练过程中出现了振荡且收敛速度较慢.而改进的算法误差稳步下降,没有出现传统算法中振荡的现象,且较传统算法早达到收敛稳定.