可控电解珩磨施电规律的人工神经网络求解方法

针对可控电解珩磨加工中，已知工件误差及加工余量求解施电电流过程中参数的多样性及因果关系的不确定性，提出一种应用人工神经网络建立电解珩磨施电规律的方法，通过理论分析给出应用神经网络求取电规律的可行性，经过实验验证，该方法具有较高的计算精度。

大齿轮可控电解珩磨施电规律的研究

研究了摆线阴极电解珩磨大齿轮的电解蚀除规律。并在此基础上,提出了可控电解珩齿的两种施电方式,连续式施电方式和断续式施电方式。结果表明。两种施电方式实用性强,加工后齿轮的精度可在精滚的基础上提高1～2级,表面粗糙度降至0.5μm以下。

用神经网络求实时控制的电化学齿轮修形过程的施电规律

提出了一种基于实时控制的电化学齿轮修形的新方法，设计并制作了电化学齿轮修形的加工装置，建立了修形齿面去除规律的数学模型。利用人工神经网络的方法在已知修形量及修形区域的情况下求取了加工施电规律，应用满足加工条件的试验数据对网络进行了学习训练，使网络映射成功，以此为基础，根据要求修形量及修形特点，反求取实时控制的电化学修形的施电规律。通过着色试验和所测得的齿形齿向曲线，证明了该修形工艺方法的可行性，在实际生产中有较大的应用与推广价值。