基于BP神经网络的电火花线切割多次切割工艺参数的预测研究.pdf

【基于BP神经网络的电火花线切割多次切割工艺参数的预测研究】 电火花线切割（Wire-cut Electrical Discharge Machining, WEDM）是一种精密加工技术，尤其在模具制造领域广泛应用。然而，单次切割的精度限制了其在高精度加工中的应用，因此多次切割技术应运而生。多次切割通过连续的切削过程逐步提高工件的表面质量和精度。 在该研究中，刘月云通过正交试验法进行了模套的多次切割试验，目的是探究不同切割参数（如电流、脉宽、脉间时间等）对表面粗糙度的影响。正交试验是一种有效的实验设计方法，能够以最少的实验次数获取全面的数据，从而优化工艺参数。 研究中构建了一个三层BP（Backpropagation）神经网络模型，具体结构为6-12-1，即6个输入节点，12个隐藏节点和1个输出节点。输入层的变量是实验中的工艺参数，输出层则对应试验得到的表面粗糙度值。通过训练神经网络，使其学习输入参数与输出结果之间的关系，以预测多次切割后的表面粗糙度。 实验结果显示，BP神经网络模型对表面粗糙度的预测误差较小，最大误差仅为4.67%，并且决定系数R²的值达到0.93568，这表明模型具有较高的预测准确性和可靠性。决定系数R²是衡量模型拟合优度的一个重要指标，其值接近1表示模型拟合程度越高。 BP神经网络在机器学习中属于监督学习的一种，特别适合非线性复杂问题的建模。在电火花线切割工艺参数预测中，BP网络能够处理多因素相互影响的复杂关系，对于理解和优化多次切割工艺提供了有力工具。 此外，研究还提到了改进装夹方式和工艺参数的选择对提高生产效率和减少废品率的影响，例如通过气动夹具的使用，以及合理的工艺参数和加工方法，可以有效地解决加工过程中的问题，如振动和砂眼，以满足更高的生产需求。 这项研究结合了理论分析、实验设计和神经网络建模，为电火花线切割的多次切割工艺优化提供了一种科学且实用的方法。对于提高模具制造的精度和效率，降低生产成本，具有重要的实践意义。同时，也为其他领域的复杂工艺参数预测提供了借鉴。