原文服务方: 中国机械工程       
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.
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文献信息
篇名 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
来源期刊 中国机械工程 学科
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
研究方向 页码范围 761-766
页数 6页 分类号 TH161
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-132X.2016.06.010
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作者信息
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1 巩亚东 208 1647 19.0 29.0
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研究主题发展历程
节点文献
工艺参数
PSO算法
BP神经网络
点磨削
氟金云母
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国机械工程
月刊
1004-132X
42-1294/TH
大16开
湖北省武汉市洪山区南李路湖北工业大学
1990-01-01
中文
出版文献量(篇)
13171
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