基于遗传算法与BP神经网络的微晶玻璃点磨削工艺参数优化

• 作者: 巩亚东 曹小兵 陈小辉 马廉洁
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 参数优化 点磨削 微晶玻璃
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 102-106
• 页数: 5页
• 分类号: TH161
• 字数: 3353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004132X.2015.01.018

摘要

通过低膨胀微晶玻璃点磨削实验，测试了加工表面粗糙度、表面硬度，分析了实验数据变化趋势。通过最小二乘拟合，建立了关于粗糙度、表面硬度的一元数值模型，并将模型预测值与实验值进行了比较，以验证模型的精确性，结果表明模型具有较高的精度。根据正交实验结果，基于 BP 神经网络算法和遗传算法，建立了粗糙度、表面硬度的多元数值模型并以此作为目标函数，以表面硬度最大和表面粗糙度最小作为优化目标，基于遗传算法进行了工艺参数的双目标优化，获得了一组点磨削工艺参数的最优解范围，实验验证结果表明优化结果是合理的。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	巩亚东		208	1647	19.0	29.0