基于BP神经网络的电解加工工艺参数优选研究.pdf

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1、《电加工与模具}2010年第6期工艺·装备基于BP神经网络的电解加工工艺参数优选研究郑旭,康敏,傅秀清(南京农业大学工学院,江苏南京210031)摘要:电解加工中通过适当地控制工艺参数可获得较好的表面质量。运用正交试验方法研究了X-作电压、电解液压力、初始间隙、阴极转速及阴极进给速度对电解加2[-表面质量的影响,得到了优化的工艺组合。在此基础上运用BP神经网络对试验数据进行分析处理,预测了较正交试验分析结果更为优化的工艺组合,并用试验验证了其正确性。结果表明,经正交试验数据训练过的BP神经网络,较好地映射了N-艺参数与优化指标之间的复杂非线性关系,应用BP神经网络对工艺参数进行优

2、选研究能得到更全面、准确的结果。关键词:电解加工;正交试验;BP神经网络中图分类号:TG662文献标识码:B文章编号:1009—279X(2010)06—0058—04StudyontheOptimizationofElectrochemicalMachiningProcessParametersBasedonBPNeuralNetworkZhengXu,KangMin,FuXiuqing(NanjingAgriculturalUniversity,Nanjing210031,China)Abstract:Intheelectrochemicalmachining,betters

3、urfaceroughnessisgainedbyselectingappro—priateprocessparameters.Usingtheorthogonalarraytechnique,theinfluenceoftheprocessparame—tersofworkingvohage,theelectrolytepressure,theinitialgapsize,thecathodefeedrateandthecathoderotaringrateonthesurfaceroughnessofelectrochemicalmachiningwerestudiedint

4、hispaper·TheDrocessparameterswereoptimized,onthebasisofwhichtheexperimentaldatawereanalyzedbyusingBPneuralnetwork.TheprocessparameterswithbetterresolutionthantheorthogonalarraytechniquewerepredictedbytheBPneuralnetworkandtheircorrectnesswasverifiedbyexperiment·TheexDerimenta1resuItsprovedthat

5、afterbeingtrainedbythedataoforthogonaltests,theBPneuralnetworkhadago0dcapabilityofmappingthecomplexnonlinearrelationshipbetweentheprocesspa—rametersandtheoptimizati0ntargets,andmorecomprehensiveandaccurateoptimizationofprocessparameterscouldbegot.Keywords:electrochemicalmachining;orthogonalar

6、raytechnique;BPneuralnetwork电解加工是基于电化学阳极溶解的原理来去除加工质量,是目前电解加工的重要研究课题”。金材料的,加工中工具阴极无损耗、无宏观切削神经网络是20世纪80年代后期迅速发展起来力,适宜加工各种难切削加工材料零件。电解加工的人工智能的一个重要分支,具有自组织、自学习、非线性动态处理等特征。BP神经网络由于其能模过程复杂,影响因素较多,不同的工艺参数下,工件拟任意函数而具有很好的预测性能,现已应用于许的表面质量和加工精度往往相差很大。因此,如何多场合。选择优化的工艺参数来提高电解加工的加工效率和本文选取表面粗糙度来描述电解加工的性能。首先

7、利用正交试验法对电解加工工艺参数的优选进收稿日期:2(110—05—07行研究,通过建立BP神经网络模型,用已知的试验第.作者简介:郑旭,男,1986年生,硕士研究生。一58一工艺·装备《电加工与模具)2010年第6期数据对该网络进行学习训练,并对试验过程中其他表L25(5)进行试验,因素水平表见表1,试验结果工艺参数的试验结果进行分析,预测并获得较正交见表2。试验法所得最优工艺参数组合时更优的表面粗糙表1因素水平表度,使试验过程具有一定的针对性,从而克服传统试验工作量大、耗时长

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