采用神经网络和遗传算法优化磁粒研磨TC4弯管工艺参数

目的 提高研磨TC4弯管内表面质量及加工效率，对磁粒研磨加工工艺参数进行优化。方法 首先设定最优表面质量为优化的目标，然后将影响磁粒研磨TC4弯管内表面质量的四个主要工艺参数作为优化对象，对所要建立的神经网络隐含层节点数的个数进行试验，并选择最优值，之后建立反映TC4弯管内表面粗糙度和主要工艺参数的非线性映射模型，最终使用遗传算法得到TC4弯管内表面粗糙度最优值和磁粒研磨加工TC4弯管内表面的最优工艺参数组合，并且通过试验验证其预测结果的精确性。结果 通过建立结构为4-5-1的BP神经网络，并利用遗传算法的预测，得到了磁粒研磨加工TC4弯管最优工艺参数配置组合：磁极转速为570 r/min，加工间隙为2.0 mm，磨料粒径为178 μm（80目），进给速度为80 mm/min。结论 使用BP神经网络创建的反映TC4弯管内表面粗糙度与加工TC4弯管内表面工艺参数之间的映射模型具有较好的精度，同时应用遗传算法全局寻优得到了最佳的工艺参数，是一种准确度较高的优化磁粒研磨TC4弯管内表面加工工艺参数的新方法。

Optimizing Technological Parameters of Magnetite Grinding TC4 Elbow by Neural Network and Genetic Algorithms