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在用人工神经网络来确定磨削参数的过程中,在传统BP算法的基础上,采用改进了的GCAQBP算法。同时考虑了砂轮材料和粒度对磨削过程的影响,把它们增加为神经网络系统的输入参数;并对输入参数的编码进行了细化,最终建立了磨削参数智能选择系统。用样本进行训练后有效率达到了80%以上,与传统方法相比提高了磨削加工的效率和精度。