基于人工神经网络的导管数控弯曲成形工艺参数预测方法

• 作者: 王俊彪 郭凯
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 航空航天
• 关键词: 工艺参数预测 数控弯曲成形 BP神经网络 LM贝叶斯正则化算法 导管
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 制造工艺/工艺装备
• 页码范围: 76-80
• 页数: 5页
• 分类号: V260.5
• 字数: 4978字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3133.2008.04.023

摘要

阐述了导管数控弯曲成形过程的要素,分析主要工艺参数对导管弯曲成形质量的影响,并建立预测工艺参数的BP(Back Propagation)人工神经网络模型.选取实验数据作为样本,采用LM(Levenberg_Marquardt)贝叶斯正则化算法对该模型进行训练,确定模型的主要参数.通过实例预测并与实验数据进行比较,验证该方法的有效性.与其他BP训练算法进行比较,结果表明,该算法收敛速度快、预测精度高、稳定性好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王俊彪	西北工业大学机电学院	135	1094	19.0	24.0
2	郭凯	西北工业大学机电学院	5	11	2.0	3.0