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基于人工神经网络的超声加工表面粗糙度预测
基于人工神经网络的超声加工表面粗糙度预测
作者:
王晓斌
原文服务方:
机械研究与应用
珩磨
BP网络
LM算法
粗糙度
摘要:
利用BP神经网络良好的非线性映射能力,建立了普通珩磨和超声珩磨条件下的磨削表面粗糙度预测模型,经过多次网络训练,得到了具有良好性能的BP神经网络.对超声珩磨加工钕铁硼材料表面粗糙度进行了预测,并取得了理想的预测结果.
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文献信息
篇名
基于人工神经网络的超声加工表面粗糙度预测
来源期刊
机械研究与应用
学科
关键词
珩磨
BP网络
LM算法
粗糙度
年,卷(期)
2011,(3)
所属期刊栏目
应用与试验
研究方向
页码范围
75-77
页数
分类号
TH161+.14|TP183
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1007-4414.2011.03.025
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
王晓斌
中北大学机械工程与自动化学院
2
8
2.0
2.0
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
版权信息
全文
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节点文献
珩磨
BP网络
LM算法
粗糙度
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
机械研究与应用
主办单位:
甘肃省机械科学研究院
出版周期:
双月刊
ISSN:
1007-4414
CN:
62-1066/TH
开本:
大16开
出版地:
甘肃省兰州市城关区金昌北路208号
邮发代号:
创刊时间:
1988-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
7286
总下载数(次)
0
总被引数(次)
22351
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