首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于GRNN的电火花线切割加工工艺预测
引用本文:李朝将,凡银生,李强.基于GRNN的电火花线切割加工工艺预测[J].华中科技大学学报(自然科学版),2012,40(Z2).
作者姓名:李朝将  凡银生  李强
作者单位:1. 清华大学精密仪器与机械学系,北京100084;清华大学摩擦学国家重点实验室,北京100084
2. 哈尔滨工业大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨,150001
基金项目:中国博士后科学基金资助项目
摘    要:将广义回归神经网络(GRNN)应用到电火花线切割多次切割加工预测中,减少参数选择的盲目性.采用正交试验的方法,进行放电脉宽、脉间、峰值电流、运丝速度、工作液及每次切割的偏移量对切割速度、表面粗糙度的影响试验,将实验数据作为神经网络的训练样本;将误差序列的均方差作为广义回归神经网络性能的评价指标.实验发现:利用GRNN网络的切割速度预测误差小于4%,表面粗糙度预测误差小于2%,预测精度较高,可以有效地指导加工参数的选择.

关 键 词:电火花线切割  广义回归神经网络  多次切割  加工工艺  预测

Prediction of wire electrical discharge machining process based on GRNN
Abstract:
Keywords:
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号