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基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化
1
作者
李岸
庞志愿
《工具技术》
北大核心
2024年第2期110-115,共6页
针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几...
针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几率和猎物跳跃强度两方面对其进行改进;运用改进的哈里斯鹰算法优化BP神经网络,并基于改进的BP神经网络算法建立工艺参数优化数学模型;采用fmincon函数求解最优工艺参数并进行实验验证。分析结果表明,与由经验法确定的工艺参数相比,优化后的工艺参数在孔径精度和锪窝深度精度方面分别提高了17.9%和26.5%,满足了加工质量要求,并保证了加工效率。
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关键词
孔径
精度
锪窝深度精度
工艺参数
BP神经网络算法
哈里斯鹰算法
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职称材料
题名
基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化
1
作者
李岸
庞志愿
机构
沈阳工业大学机械工程学院
出处
《工具技术》
北大核心
2024年第2期110-115,共6页
文摘
针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几率和猎物跳跃强度两方面对其进行改进;运用改进的哈里斯鹰算法优化BP神经网络,并基于改进的BP神经网络算法建立工艺参数优化数学模型;采用fmincon函数求解最优工艺参数并进行实验验证。分析结果表明,与由经验法确定的工艺参数相比,优化后的工艺参数在孔径精度和锪窝深度精度方面分别提高了17.9%和26.5%,满足了加工质量要求,并保证了加工效率。
关键词
孔径
精度
锪窝深度精度
工艺参数
BP神经网络算法
哈里斯鹰算法
Keywords
aperture precision
countersink depth accuracy
process parameter
BP neural network algorithm
harris hawk algorithm
分类号
TG52 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TH161.1 [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
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1
基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化
李岸
庞志愿
《工具技术》
北大核心
2024
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