BP神经网络在铣边参数分析及优化中的应用

• 作者: 李新文 谢仕强 郭胜
• 来源期刊: 冶金自动化
• 关键词: 神经网络 BP神经网络 铣边 负载 UOE焊管
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能技术应用
• 页码范围: 27-30
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7059.2017.02.006

摘要

为减小钝边刀盘负载、提高铣边机的生产节奏,分析铣边时的钢板进给速度、钝边刀盘的电动机负载与坡口刀盘速度设定值、铣屑厚度设定值、铣边量之间的函数关系,建立BP神经网络模型,以X70Mφl 067 mm×14.1 mm规格为例,结合实际数据,对构建的模型进行训练,将计算结果与实际值对比,证明模型可靠;将验证的模型泛化,找到坡口刀盘速度、铣屑厚度的较优设定值;经现场试验,铣边质量满足工艺要求,钢板进给速度、钝边刀盘电动机负载的计算值与实际值偏差较小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭胜		3	10	1.0	3.0
2	谢仕强		8	17	3.0	3.0
3	李新文		7	11	2.0	3.0