采用遗传算法优化神经网络的铸铁表面粗糙度声发射预测

• 作者: 邓喻 郭力
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 曲轴磨削 声发射 BP神经网络 遗传算法 表面粗糙度
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 精密制造与加工
• 页码范围: 1512-1516
• 页数: 5页
• 分类号: TG580
• 字数: 3034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20180042

摘要

表面粗糙度是汽车发动机曲轴精密磨削加工中的一个非常重要的指标,在线监测表面粗糙度是曲轴智能磨削成功的标志.应用美国声学物理公司PAC的PCI-2声发射实验仪器测量磨削声发射信号,采用遗传算法优化BP神经网络,以磨削声发射信号均方根和快速傅里叶变换峰值为特征值,对平面磨削曲轴球墨铸铁材料QT700-2表面粗糙度成功进行了预测.与表面粗糙度的实测结果表明相对误差可控制在6.22％以下.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭力	湖南大学机械与运载工程学院	113	829	15.0	21.0
2	邓喻	湖南大学机械与运载工程学院	3	11	2.0	3.0