| 基于MEA-BP神经网络的超声挤压加工表面粗糙度预测 |
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| 引用本文： | 陈爽,张志,肖锦初,胡家进,赵录冬.基于MEA-BP神经网络的超声挤压加工表面粗糙度预测[J].河南理工大学学报(自然科学版),2021,40(5):104-109. |
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| 作者姓名： | 陈爽 张志 肖锦初 胡家进 赵录冬 |
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| 作者单位： | 江西理工大学 机电工程学院,江西 赣州 341000 |
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| 摘 要： | 为了有效预测超声挤压加工工件的表面粗糙度,建立以转速,进给速度,振幅,挤压力,挤压次数为输入参数,表面粗糙度为输出结果的预测模型.该模型利用思维进化算法(mind ev-olutionary algorithm,MEA)的全局搜索能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化.为了验证该模型的有效性,对45号钢进行超声挤压加工后,使用BP神经网络进行预测,通过引入思维进化算法(MEA)和遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,并对3种模型的预测精度进行对比分析.结果表明:在相同的实验条件下,MEA-BP模型的预测结果最精准,与BP神经网络相比,该模型精度高,运行速度快.
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| 关 键 词： | 超声挤压加工 表面粗糙度预测 思维进化算法 BP神经网络 预测精度 |
Surface roughness prediction of ultrasonic extrusion processing based on MEA-BP neural network |
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| CHEN Shuang,ZHANG Zhi,XIAO Jinchu,HU Jiajin,ZHAO Ludong.Surface roughness prediction of ultrasonic extrusion processing based on MEA-BP neural network[J].JOURNAL OF HENAN POLYTECHNIC UNIVERSITY,2021,40(5):104-109. |
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| Authors: | CHEN Shuang ZHANG Zhi XIAO Jinchu HU Jiajin ZHAO Ludong |
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