基于BP神经网络的高效深磨工程陶瓷工件表面粗糙度的声发射预测

郭力

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基于BP神经网络的高效深磨工程陶瓷工件表面粗糙度的声发射预测

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对BP神经网络的原理、算法和公式进行了介绍,在对Matlab及其神经网络工具箱介绍的基础上,采用3个声发射特征值:即声发射信号有效值、FFT峰值和标准差作为输入,工件表面粗糙度作为输出,用BP神经网络的方法对高效深磨加工工程陶瓷Al2O3的工件表面粗糙度进行了训练、预测和分析. 结果表明,使用BP神经网络可以实现高效深磨加工工程陶瓷工件表面粗糙度的监测.

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来源
《湖南文理学院学报（自然科学版）》 |2008年第3期|62-67|共6页
作者
郭力;
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作者单位

湖南大学,国家高效磨削工程技术研究中心,湖南,长沙,410082;

湖南大学,机械与汽车工程学院,湖南,长沙,410082;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类一般性问题;
关键词
表面粗糙度; BP神经网络; 声发射; 高效深磨; 工程陶瓷;

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