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为了提高预测机械加工表面粗糙度的精度,提出了基于Copula分布估计算法(estimation of distribution algorithm,EDA)优化BP神经网络的方法.以铣削45#钢为试验对象,采用控制变量法进行切削试验.在线测量主切削力、轴向力、径向力和振幅,并进行数据处理,得到相应切削力的平均值、标准差、均方根值及振幅,同时离线测量二维粗糙度R_a、三维粗糙度平均值S_a和均方根值S_q.对切削分力的平均值、标准差、均方根值及振幅与粗糙度做相关性分析,选择Kendall秩相关系数最大的主切削力平均值作为输入变量,输入BP神经网络和基于Copula EDA优化BP神经网络,进行训练和预测.试验结果表明:基于Copula EDA优化BP神经网络的预测精度总体高于BP神经网络的预测精度,对R_a,S_a和S_q的平均预测精度分别达到91.98%,91.03%和89.10%. 相似文献
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