基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
工具阴极的精确设计与修正是电解加工的研究难点之一.文中采用人工神经网络技术,建立了基于改进BP神经网络的数字化阴极修正模型.利用该模型对阴极型面进行数字化修正,改变传统人工修正的方法,提高了阴极修正效率.文中还以多次阴极修正数据为基础,对型面修正量进行了预测.结果表明,该网络模型预测的阴极修正量与试验修正量比较接近,最大绝对误差在0.015mm左右,证明其具有较好的预测效果.该网络模型能广泛应用于航空发动机叶片等复杂型面阴极的数字化修正,减少修正次数,缩短阴极修正周期,提高叶片电解加工精度.
推荐文章
基于BP神经网络修正的自适应Singer模型
Singer 模型
卡尔曼滤波
Burg 算法
BP 神经网络
基于免疫神经网络的网络攻击仿真模型研究
网络攻击仿真模型
免疫神经网络
疫苗
克隆攻击选择
基于神经网络的PID控制及其仿真
神经网络
BP算法
PID控制
Matlab仿真
基于神经网络的铝电解混合控制模型研究
神经网络
智能控制
铝电解
时间序列
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于神经网络的叶片电解加工阴极修正仿真
来源期刊 华南理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 电解加工 叶片 神经网络 阴极设计 阴极修正
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 机械工程
研究方向 页码范围 60-66
页数 7页 分类号 TG662
字数 4571字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-565X.2010.02.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱荻 南京航空航天大学机电学院 237 3580 30.0 43.0
2 徐正扬 南京航空航天大学机电学院 43 421 13.0 18.0
3 朱栋 南京航空航天大学机电学院 21 178 7.0 13.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (29)
共引文献  (23)
参考文献  (11)
节点文献
引证文献  (12)
同被引文献  (15)
二级引证文献  (49)
1969(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1999(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2004(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(5)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(2)
2007(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2011(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(6)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(4)
2015(8)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(7)
2016(11)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(10)
2017(9)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(7)
2018(11)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(9)
2019(12)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(9)
2020(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
电解加工
叶片
神经网络
阴极设计
阴极修正
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华南理工大学学报(自然科学版)
月刊
1000-565X
44-1251/T
大16开
广州市天河区五山路华南理工大学内
46-174
1957
chi
出版文献量(篇)
6648
总下载数(次)
17
总被引数(次)
75046
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导