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激光打孔人工神经网络工艺优化研究 被引量：4

Optimization of Laser Drilling Processing by Artificial Neural Network
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摘要 本文通过人工神经网络技术对YAG激光打孔的工艺进行了优化 ,使再铸层厚度从一般情况下的几十个微米降低到十个微米左右。 The processing parameters of YAG laser drilling were optimized by artificial neural network.The thickness of recast layer was decreased to about 10 micron.
作者 李延民 杨海欧 林鑫 潘清跃 黄卫东 张晓兵 汤昱 王健
机构地区 西北工业大学凝固技术国家重点实验室 北京航空工艺研究所
出处 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2002年第3期27-29,共3页 Laser Journal
基金 航空科学基金资助项目 (98H5 3110 )
关键词 激光打孔 人工神经网络 工艺优化 航空发动机 laser drilling,artificial neural network,processing optimization
分类号 V241.7 [航空宇航科学与技术—飞行器设计] V261.8 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
  • 相关文献

参考文献2

  • 1焦李成.神经网络系统理论[M].西安:西安电子科技大学出版社,1996..
  • 2焦李成.神经网络计算[M].西安:西安电子科技大学出版社,1995..

共引文献158

同被引文献32

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引证文献4

二级引证文献9

激光杂志
2002年 第3期

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