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基于BP神经网络和遗传算法对工程陶瓷磨削力建模的研究

周会娜  
【摘要】: 陶瓷材料硬度高、脆性大,磨削时磨削抗力大。磨削力是磨削过程中的主要参数,是评价材料磨削性能优劣的一个重要指标,它的大小直接影响陶瓷的表面质量及产生表面的损伤,为了准确和有效的控制磨削过程对磨削力的影响,清楚各参数对磨削力的影响很重要。因此建立磨削力的预测模型,是本文研究的主要内容。本文的主要结论和成果如下: 1、利用人工神经网络自学习的特点,采用BP神经网络建立关于磨削力的预测模型。本模型除考虑磨削条件以外,同时也考虑了工程陶瓷材料脆性和砂轮粒度对磨削力的影响,建立了五因素磨削力的预测模型。 2、通过遗传算法参数集的处理、多点搜索、仅用适应度函数来评价基因个体以及明确的搜索方向等优点,根据大量的实验分析比较,对各参数进行约束,建立磨削力的预测模型。通过对大量资料的查阅,发现几乎很少有利用遗传算法建立磨削力的预测模型,因此本预测模型有一定的创新性。 3、通过对Si_3N_4、Al_2O_3、ZrO_2三种陶瓷材料进行磨削实验,为遗传算法和BP神经网络建立磨削力的预测模型提供了样本,同时运用模型进行验证,得出建立的预测模型是可行的。


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