【摘 要】
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针对BP神经网络易陷入局部最优值的缺点,采用人工鱼群算法进行优化。通过分析切削温度随工艺参数的变化趋势,结合最小二乘拟合法,建立切削速度-切削温度、进给速度-切削温度
【机 构】
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东北大学机械工程与自动化学院,东北大学秦皇岛分校控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51275083);河北省自然科学基金资助项目(E2018501078)
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针对BP神经网络易陷入局部最优值的缺点,采用人工鱼群算法进行优化。通过分析切削温度随工艺参数的变化趋势,结合最小二乘拟合法,建立切削速度-切削温度、进给速度-切削温度、切削深度-切削温度的一元模型。根据一元模型提出了切削温度的多元模型假设,并用遗传算法求解最终获得切削温度的多元模型,试验结果表明:模型具有可靠性。
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