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PSO优化灰色神经网络的珩磨油石磨损预测 被引量:3
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作者 魏丽娜 宁会峰 +2 位作者 龚俊 朱腾飞 孙博 《工具技术》 北大核心 2017年第9期63-66,共4页
为了预测油石的切削寿命,保证珩磨加工质量,引入灰色神经网络,通过将珩磨工艺加工参数作为模型输入来预测油石的磨损量,最终建立了珩磨油石磨损量预报模型。在油石磨损量预测过程中,针对神经网络存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷... 为了预测油石的切削寿命,保证珩磨加工质量,引入灰色神经网络,通过将珩磨工艺加工参数作为模型输入来预测油石的磨损量,最终建立了珩磨油石磨损量预报模型。在油石磨损量预测过程中,针对神经网络存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷,利用粒子群算法对灰色神经网络的参数进行优化。试验结果表明,基于粒子群算法改进的灰色神经网络具有更好的逼近能力和预测精度,便于合理更换油石。 展开更多
关键词 油石磨损量 灰色神经网络 粒子群算法
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