基于 BP 和 GA 的微晶玻璃点磨削表面硬度数值拟合

• 作者: 于爱兵 巩亚东 曹小兵 马廉洁
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 表面硬度 数值拟合 BP 神经网络 遗传算法 点磨削 微晶玻璃
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 机 械 工 程
• 页码范围: 213-217
• 页数: 5页
• 分类号: TH161
• 字数: 2779字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-3026.2016.02.014

摘要

通过低膨胀微晶玻璃的高速点磨削实验，测试了加工表面硬度，分析了表面硬度随工艺参数的 <br>　　变化趋势。基于 BP 神经网络算法与单因素实验值，通过最小二乘数值拟合，建立了点磨削低膨胀微晶玻璃表面硬度与各工艺参数关系的系列化一元模型，以决定系数检验模型的精度，结果表明模型具有较高的可靠性。通过单因素一元模型分析，提出了低膨胀微晶玻璃表面硬度与工艺参数关系的多元模型。在正交试验的基础上，基于遗传算法对多元模型进行了优化建模求解。通过验证实验检验了模型的精确度，结果表明，多元模型具有较高的可靠度。

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	东北大学机械工程与自动化学院	208	1647	19.0	29.0
2	于爱兵	宁波大学机械工程与力学学院	52	117	6.0	9.0
3	马廉洁	东北大学秦皇岛分校控制工程学院	44	66	4.0	6.0
7	曹小兵	东北大学秦皇岛分校控制工程学院	8	19	3.0	4.0