复杂曲面铣削加工参数双神经网络优化方法研究.pdf

在现代制造业中，复杂曲面的铣削加工是高精度零件制造的关键环节。此类零件多用于航空航天、模具制造及精密仪器等对零件表面质量要求极高的领域。然而，传统的铣削加工方式在面对复杂的曲面时，往往会出现效率低下、能耗高和表面质量难以保证的问题。为了解决这些问题，研究人员提出了基于双神经网络的优化策略，以期在保证加工质量的同时，提高加工效率和降低能源消耗。 论文《复杂曲面铣削加工参数双神经网络优化方法研究》中，作者首先通过引入曲率这一数学概念来描述复杂曲面的几何特性，它为评估加工难度提供了定量的分析手段。曲率越大，意味着曲面变化越剧烈，切削过程中的切削力和切削热也将更加难以控制。作者将曲面的加工复杂度以及加工中的主轴转速、进刀量、进给速度和路径间距确定为影响加工效果的设计变量。而加工时间、能量消耗和表面粗糙度则被视为影响加工性能的关键目标函数。由此，构建了一个以这些变量为基础的优化数学模型，其目的是优化这些关键加工参数，以满足高效率和高质量的双重需求。 在优化模型的基础上，论文采用了反向传播（BP）神经网络来学习加工参数和优化目标之间的非线性关系。BP神经网络因其强大的数据拟合能力和自学习能力被广泛应用于复杂数据建模和预测中。通过训练BP神经网络，可以找到在给定的加工参数条件下，期望达到的目标函数值，从而为参数的初步优化提供理论依据。 然而，BP神经网络模型虽然在一定程度上可以解决非线性问题，但其在处理复杂系统的优化问题时，仍可能因数据的过拟合而导致泛化能力不足。因此，为了进一步提高优化效果，论文引入了岭回归修正（ALM）神经网络方法。ALM神经网络通过在BP网络的优化过程中加入正则化项来避免过拟合，增强模型的泛化性能。在ALM方法的帮助下，结合BP神经网络的非线性拟合能力和ALM的泛化能力，形成了一个更加强大的双神经网络优化方法。 最终，论文提出的双神经网络优化方法，既考虑了复杂曲面的几何特性，又兼顾了加工效率、能源消耗和表面质量等关键性能指标。这一方法通过多次实验和迭代，不断调整和优化铣削加工参数，实现了对复杂曲面加工过程的高效控制和表面质量的精确保证。 本研究不仅为复杂曲面铣削加工参数的优化提供了新的理论和方法，还展示了神经网络在实际工程应用中的潜力和优势。特别是在处理高度非线性和复杂关系时，双神经网络优化方法展现出了强大的问题解决能力。未来，随着机器学习和深度学习技术的不断进步，这一优化策略有望在更多领域得到应用，以进一步推动精密制造技术的发展。