在探讨基于遗传神经网络的插铣铣削力建模与分析的知识点之前，有必要先了解铣削加工的基本概念以及它在机械制造中的重要性。铣削是使用铣刀进行金属加工的一种方法，通过旋转刀具的主轴，以切削的方式去除材料以制造所需形状。插铣铣削是一种特殊的铣削方式，它通过刀具沿其主轴方向做进给运动，利用底部切削刃进行铣削加工，尤其适用于半精加工和粗加工阶段。这种加工方式相较于其他铣削技术，能够显著降低径向力的作用，从而减少刀具和工件的变形，特别适合于加工难加工材料和薄壁零件。
在进行铣削力的建模与分析时，需要考虑铣削力的特性。铣削力受机床、刀具、工件以及加工环境等多种因素的影响，是一个复杂的非线性力学问题。在插铣加工过程中，铣削力的大小与切削面积有关，而切削面积随着切削宽度的变化而动态变化。传统上，对动态铣削力的研究方法侧重于刀具参数、切削速度、进给率和切削深度等变量的综合考量。
为了更准确地预测铣削力，本文采用了基于正交试验方法对铣削力进行测量试验。正交试验是一种科学实验设计方法，能够以较少的试验次数获得较多的试验信息，是一种有效的多因素分析手段。
文章的核心内容是运用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，以此建立能够预测铣削力的遗传神经网络模型。BP神经网络是一种通过误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络，能够进行函数逼近、分类、数据挖掘和模式识别等工作。然而，常规的BP神经网络学习算法主要是采用梯度下降法，这种方法虽在局部优化时快速，但容易陷入局部极小点，影响全局寻优性能。为了解决这一问题，引入了遗传算法来进行优化。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索算法，能够进行全局搜索，避免陷入局部最小，并且收敛速度快。当遗传算法与神经网络结合起来后，不仅能够充分发挥神经网络的泛化能力，还能让神经网络克服收敛速度慢以及容易陷入局部最小点的缺点。通过遗传算法优化BP网络模型，可以明显减小预测误差，提高网络的计算精度和收敛速度。
总结来看，本文中提出的遗传神经网络模型，通过理论分析、实验测量和算法优化，成功地建立了一个能够精确预测铣削力的模型。这种模型在机械加工领域具有重要的应用价值，对于实现高效、精确的加工过程控制提供了有力的工具。同时，文章的研究成果也为未来在材料高切削切除率的加工、模具加工和航空制造业中插铣加工技术的优化和创新提供了理论基础和技术支持。
