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基于人工神经网络的超声加工表面粗糙度预测
引用本文:王晓斌.基于人工神经网络的超声加工表面粗糙度预测[J].机械研究与应用,2011(3):75-77.
作者姓名:王晓斌
作者单位:中北大学机械工程与自动化学院,山西太原,030051
摘    要:利用BP神经网络良好的非线性映射能力,建立了普通珩磨和超声珩磨条件下的磨削表面粗糙度预测模型,经过多次网络训练,得到了具有良好性能的BP神经网络。对超声珩磨加工钕铁硼材料表面粗糙度进行了预测,并取得了理想的预测结果。

关 键 词:珩磨  BP网络  LM算法  粗糙度

The surface roughness prediction of ultrasonic machining based on artificial neural network
Wang Xiao-bin.The surface roughness prediction of ultrasonic machining based on artificial neural network[J].Mechanical Research & Application,2011(3):75-77.
Authors:Wang Xiao-bin
Affiliation:Wang Xiao-bin(School of mechanical engineering & automation,north university of China,Taiyuan Shanxi 030051,China)
Abstract:The prediction model of the surface roughness of honing and ultrasonic honing are founded by using BP neural network.After many times of network training,a BP neural network with good performance is got.The surface roughness of Nd-Fe-B by ultrasonic honing is predicted,and the desired prediction is achieved.
Keywords:honing  BP network  LM algorithm  roughness
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