粒子群优化BP神经网络的激光铣削质量预测模型

许兆美; 刘永志; 杨刚; 王庆安

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粒子群优化BP神经网络的激光铣削质量预测模型

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为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量（铣削层宽度、铣削层深度）与铣削层参数（激光功率、扫描速度和离焦量）的BP神经网络预测模型。采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以Al2O3陶瓷激光铣削质量预测为例,进行算法实现。仿真结果表明:提出的PSO-BP算法迭代次数大大减少,且预测误差明显减少。所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和实用价值。

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来源
《红外与激光技术》 |2013年第9期|2370-2374|共5页
作者
许兆美; 刘永志; 杨刚; 王庆安;
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作者单位

1. 淮阴工学院机械工程学院 2. 第二炮兵驻天津地区军事代表室;

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正文语种 chi
中图分类光能加工设备及其加工;人工神经网络与计算;
关键词
激光铣削; 粒子群算法; BP神经网络; 优化算法;

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