工件表面粗糙度预测实验系统的研制

林岗; 朱雅萍; 毛伟

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使用模糊自适应BP算法建立影响表面粗糙度参数与工件表面粗糙度之间的关系模型,依据给定的数据样本对模型进行训练,将训练好的网络进行实际的表面粗糙度预测.采用VB和Matlab语言相结合的方法建立一种实验系统,实现了数据采集和神经网络预测功能.实验结果表明,基于模糊自适应BP算法的工件表面粗糙度预测有一定的准确度.

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来源
《实验室研究与探索》 |2009年第8期|48-51|共4页
作者
林岗; 朱雅萍; 毛伟;
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作者单位

河海大学机电工程学院,江苏,常州,213022;

河海大学机电工程学院,江苏,常州,213022;

河海大学机电工程学院,江苏,常州,213022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP161.1;
关键词
神经网络; 模糊自适应; 表面粗糙度; 实验系统;

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