基于PSO算法改进BP神经网络的氟金云母点磨削工艺参数优化

• 作者: 巩亚东 王佳 陈杰 马廉洁
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 工艺参数 PSO算法 BP神经网络 点磨削 氟金云母
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 761-766
• 页数: 6页
• 分类号: TH161
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2016.06.010

摘要

通过氟金云母的高速点磨削试验,测试了加工表面硬度和表面粗糙度,分析了表面硬度和表面粗糙度随工艺参数的变化规律.基于单因素试验值和PSO算法改进的BP神经网络,利用最小二乘拟合,建立了氟金云母点磨削表面硬度和表面粗糙度关于各工艺参数的一元模型,以相关系数检验模型,证明模型具有较高可靠性.分析一元模型,提出表面硬度和表面粗糙度分别关于工艺参数的多元模型.基于正交试验值和PSO算法,对模型进行优化求解,并通过试验证明了模型具有较高可靠性.利用PSO算法对两个多元模型进行双目标优化,求解得到一组较为合理的工艺参数值.

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