基于GRNN的电火花线切割加工工艺预测 |
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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). |
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作者姓名: | 李朝将 凡银生 李强 |
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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 |
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基金项目: | 中国博士后科学基金资助项目 |
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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.
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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 |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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