基于神经网络的麻花钻圆度误差的检测

• 作者: 姚锡凡 葛动元 蒋寿生
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 麻花钻 圆度误差 性能指标 李雅普诺夫函数
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 自动化与计算机技术
• 页码范围: 286-291
• 分类号: TP202+.2
• 字数: 2661字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2011.03.009

摘要

麻花钻圆度误差检测时,首先采用万能工具显微镜测出其棱边投影采样点的坐标,然后将神经网络算法引入到相关的数据处理中来,以拟合出其棱边投影的椭圆表达式系数.在神经网络训练时,以钻头棱边投影的坐标及常数1作为网络的3路输入,性能指标为该网络输出与常数1的差值的平方;根据负梯度下降法来调整隐层神经元与输出神经元之间以及输入神经元与隐层神经元之间的连接权值,达到预定的性能指标时,获得一组稳定的权值,从中求得钻头棱边投影椭圆表达式的中心坐标与长短轴平方的倒数,据此即可求得麻花钻棱边投影的椭圆表达式系数;最后根据常规的方法求出其较准确的圆度误差.实验中提出的采用神经网络的权值拟合椭圆的表达式系数的算法,是工件形位误差数据处理的一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚锡凡	华南理工大学机械与汽车工程学院	159	1658	21.0	34.0
2	葛动元	华南理工大学机械与汽车工程学院	21	70	5.0	7.0
6	蒋寿生	邵阳学院机械与能源工程系	27	233	9.0	14.0