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基于人工神经网络的滚挤压加工表面质量的预测研究
基于人工神经网络的滚挤压加工表面质量的预测研究
来源 :机床与液压 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xb08888
【摘 要】
:
针对滚挤压工艺参数难于选取、已加工表面质量难以控制的问题,采用增加动量项和学习率自适应调整的BP神经网络建立了滚挤压加工表面质量的预测模型,并以表面粗糙度的预测作为
【作 者】
:
韩立发
李元元
夏伟
邱诚
张文
【机 构】
:
华南理工大学机械工程学院
【出 处】
:
机床与液压
【发表日期】
:
2005年3期
【关键词】
:
神经网络
预测
滚挤压加工
表面粗糙度
Artificial neural network
Prediction
Burnishing process
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针对滚挤压工艺参数难于选取、已加工表面质量难以控制的问题,采用增加动量项和学习率自适应调整的BP神经网络建立了滚挤压加工表面质量的预测模型,并以表面粗糙度的预测作为实例进行研究,试验结果表明该模型可用于滚挤压加工表面质量的预测.
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