复杂曲面铣削加工参数双神经网络优化方法研究.pdf

《复杂曲面铣削加工参数双神经网络优化方法研究》这篇论文主要探讨了在面对复杂曲面加工过程中遇到的效率低下、能耗高以及表面质量难以控制的问题，提出了一个基于双神经网络的优化策略。该策略旨在提高加工效率和质量，为实际的工业生产提供理论指导。 论文首先引入了曲率这一概念，利用曲率来描述复杂曲面的特性，以此作为评估加工难度的指标。曲率的计算可以反映出曲面的局部几何形状，对于分析加工过程中的切削力和切削热等关键因素具有重要意义。作者将曲面加工复杂度、主轴转速、进刀量、进给速度和路径间距设定为设计变量，同时将加工时间、能量消耗和表面粗糙度作为目标函数，构建了一个优化数学模型。这个模型考虑了多种因素对加工效果的影响，为后续的神经网络优化奠定了基础。 接着，论文运用了反向传播（BP）神经网络来建立加工参数与优化目标之间的非线性关系。BP神经网络是一种常见的监督学习算法，能够通过不断调整权重和偏置来拟合数据，从而捕捉到输入和输出之间的复杂关系。在这里，它被用来处理加工参数与目标函数之间的不确定性和非线性关联，实现了参数的初步优化。 然而，仅靠BP神经网络可能无法达到最佳的优化效果，因此，论文引入了岭回归修正（ALM）神经网络方法。ALM神经网络是在BP神经网络基础上引入正则化项，可以有效避免过拟合，提高模型的泛化能力。通过结合ALM方法，论文对BP神经网络的输出进行进一步优化，解决了复杂曲面加工参数的优化问题。 这篇论文提出了一种双神经网络优化方法，即结合BP神经网络和ALM神经网络，对复杂曲面的铣削加工参数进行优化。这种方法不仅考虑了曲面的几何特性，还兼顾了加工效率、能源消耗和表面质量等多方面因素，对于提高复杂曲面加工的性能具有显著意义。同时，这种方法也展示了神经网络在解决工程实际问题中的应用潜力，尤其是在处理非线性和复杂关系时的优势。