| 基于人工神经网络的滚挤压加工表面质量的预测研究 |
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| 引用本文： | 韩立发,李元元,夏伟,邱诚,张文.基于人工神经网络的滚挤压加工表面质量的预测研究[J].机床与液压,2005(3):17-19. |
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| 作者姓名： | 韩立发 李元元 夏伟 邱诚 张文 |
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| 作者单位： | 华南理工大学机械工程学院,广州,510640 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目(50135020) |
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| 摘 要： | 针对滚挤压工艺参数难于选取、已加工表面质量难以控制的问题，采用增加动量项和学习率自适应调整的BP神经网络建立了滚挤压加工表面质量的预测模型，并以表面粗糙度的预测作为实例进行研究，试验结果表明该模型可用于滚挤压加工表面质量的预测。
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| 关 键 词： | 神经网络 预测 滚挤压加工 表面粗糙度 |
| 文章编号： | 1001-3881(2005)3-017-3 |
| 修稿时间： | 2004年4月27日 |
A Study on Predicting Surface Integrity of Burnishing Process Based on the Artificial Neural Network |
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| HAN Li-fa,LI Yuan-yuan,XIA Wei,Qiu Cheng,ZHANG Wen.A Study on Predicting Surface Integrity of Burnishing Process Based on the Artificial Neural Network[J].Machine Tool & Hydraulics,2005(3):17-19. |
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| Authors: | HAN Li-fa LI Yuan-yuan XIA Wei Qiu Cheng ZHANG Wen |
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| Abstract: | An artificial neural network (ANN) model for predicting the surface integrity of burnishing process was established,which was trained by the momentum method and the self-adaptive adjusting strategy of learning rate.As an example,the prediction of surface roughness was presented.The result shows that the artificial neural network method and the established model are efficient for the surface integrity prediction of burnishing process. |
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| Keywords: | Artificial neural network Prediction Burnishing process Surface roughness |
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