基于改进IPSO-BP算法的CAM编程切削参数预测

• 作者: 何轩 吴居豪 李俊铭 陶建华 龙耀武
• 来源期刊: 机电工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: CAM软件 粒子群算法 反向传播神经网络 加工参数预测
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 10-13
• 页数: 4页
• 分类号: TG659
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9492.2020.05.004

摘要

由于加工编程设置切削参数关联因素复杂,试切实验确定切削参数的方式无法适应模具行业复杂多变的加工需求.提出基于满足企业加工要求的CAM历史项目文件的加工参数信息,运用改进IPSO-BP神经网络预测新加工需求的切削参数.由于机床状态和加工质量要求不断变化,提出新增预学习环节确立IPSO各层权重范围,加快模型收敛速度和预测精度.预测结果满足加工需求.预测模型在保证加工质量的前提下,有效缩短加工编程的切削参数设置阶段80％以上的时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陶建华		37	137	6.0	11.0
2	李俊铭		5	3	1.0	1.0
3	吴居豪		3	0	0.0	0.0
4	何轩		1	0	0.0	0.0
5	龙耀武		1	0	0.0	0.0