基于L-M算法的BP神经网络机械加工误差预测模型

• 作者: 姜建华 龚立雄
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 机械加工 BP神经网络 误差预测模型
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 67-71
• 页数: 5页
• 分类号: TG501
• 字数: 3871字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2013.11.018

摘要

在机械加工过程中,工件尺寸误差影响着产品的质量.建立输入和输出参数之间的预测模型尤为必要.构建基于BP神经网络的机械切削误差预测模型,并采用L-M算法优化训练权值参数,克服了BP神经网络计算复杂、训练时间过长、容易限于局部极小等缺陷.给出实验方案,并以一个机械加工实例验证该BP神经网络误差预测模型的准确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚立雄	重庆理工大学机械工程学院	26	177	7.0	13.0
2	姜建华		18	68	4.0	7.0