基于工件变形控制的铣削参数优化方法研究

• 作者: 唐东红 孙厚芳
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 神经网络 铣削参数 遗传算法 加工精度
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 1076-1078
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1004-132X.2008.09.017

摘要

提出了一种基于工件变形控制的铣削参数优化方法——耦合神经网络与遗传算法,该方法充分利用了试验设计技术、神经网络与遗传算法的优点.采用均匀试验设计表设计试验方案,基于试验数据建立了工件变形预测的神经网络预测模型,用该预测模型与解析式表示的金属切除率来构建优化数学模型,并用遗传算法进行优化.对优化后的结果进行了试验验证,结果表明采用优化后的参数进行加工能明显减小工件变形,说明耦合神经网络与遗传算法的优化方法是行之有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙厚芳		75	623	14.0	20.0
2	唐东红		20	157	7.0	12.0