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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
1
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。
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关键词
油石磨损量
灰色神经网络
粒子群算法
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职称材料
题名
PSO优化灰色神经网络的珩磨油石磨损预测
被引量:
3
1
作者
魏丽娜
宁会峰
龚俊
朱腾飞
孙博
机构
兰州理工大学
兰州理工大学数字制造技术与应用省部共建教育部重点实验室
出处
《工具技术》
北大核心
2017年第9期63-66,共4页
基金
国家自然科学基金(51565033)
甘肃省自然科学基金(1112RJZA025)
文摘
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。
关键词
油石磨损量
灰色神经网络
粒子群算法
Keywords
honing oil stone wear
grey neural network
particle swarm optimization algorithm
分类号
TG74 [金属学及工艺—刀具与模具]
TH161 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PSO优化灰色神经网络的珩磨油石磨损预测
魏丽娜
宁会峰
龚俊
朱腾飞
孙博
《工具技术》
北大核心
2017
3
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