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运用GA-高阶模糊BP神经网络对电火花线切割过程中的主要电参数（脉冲电流、脉冲宽度、工作电压、脉冲间隔、功率管数）和相应的输出参数进行学习、训练和优化，让神经网络具有预测的能力。利用优化的电参数对工程陶瓷材料Al2O3-TiC（含量30％）进行电火花线切割实验研究，得到了与GA-神经网络输出所一致的结果。Al2O3-TiC加工表面获得了最小的表面残余应力和最佳的耐磨强度。