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基于人工神经网络的振动钻削仿真与参数优化
引用本文:赵宏伟,臧雪柏,凌兴宏,王立江. 基于人工神经网络的振动钻削仿真与参数优化[J]. 吉林大学学报(工学版), 2000, 30(2): 10-14
作者姓名:赵宏伟  臧雪柏  凌兴宏  王立江
作者单位:吉林工业大学信息科学与工程学院!吉林长春 130025(赵宏伟,臧雪柏,凌兴宏),吉林工业大学机械科学与工程学院!吉林长春 130025(王立江)
摘    要:将人工神经网络(ANN)技术引入振动钻削领域,研究适用于变参数振动钻削过程仿真与参数优化的神经网络模型和算法。实验表明, ANN优化精度较高,为振动钻削研究提供了新的分析方法与途径。

关 键 词:人工神经网络  BP算法  振动钻削  仿真
收稿时间:1999-09-16
修稿时间:

VibrationDrilling Simulation and Parametric Optimum Base d on Artificial Neural Network
Abstract. VibrationDrilling Simulation and Parametric Optimum Base d on Artificial Neural Network[J]. Journal of Jilin University:Eng and Technol Ed, 2000, 30(2): 10-14
Authors:Abstract
Affiliation:1. College of Information Science and Engineering, Jilin University of Technology, Changchun130025, China;
2. College of Mehanical Science and Engineering, Jinn University of Technology, Changchun130025, China
Abstract:This paper proposes a procedure for ANN in vibration drilling, mainly studying the model and algorithm of ANN which are applied to processing simulation and parametric optimum of varying-parameters vibration drilling. The experiments show that the ANN systems are of high precision. It also provides a new study and analysis method for the study of vibration drilling.
Keywords:artificial neural network  BP algorithm  vibration drilling  simulation
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