【摘 要】
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应用人工神经网络进行振动钻削仿真与参数优化时常用逆映射BP网 ,而BP网的逆映射极易陷入局部极小点。本文提出利用遗传算法与BP网的混合系统进行参数优化。实验结果表明 ,遗
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林交通职业技术学院基础科学系,吉林大学计算机科学与技术学院,南京航空航天大学机电学院,吉林大学机械科学与工程学院 吉林长春130025rrrrrrrr
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应用人工神经网络进行振动钻削仿真与参数优化时常用逆映射BP网 ,而BP网的逆映射极易陷入局部极小点。本文提出利用遗传算法与BP网的混合系统进行参数优化。实验结果表明 ,遗传算法是一种全局优化方法 ,可有效地应用于机械加工领域 ,为振动钻削的参数优化提供了一个新的研究方法。
Artificial neural network for vibration drilling simulation and parameter optimization often use inverse mapping BP network, and BP network inverse mapping easily fall into a local minimum. In this paper, a hybrid system using genetic algorithm and BP network is proposed to optimize parameters. The experimental results show that the genetic algorithm is a global optimization method, which can be effectively applied in the field of machining, which provides a new research method for the parameter optimization of vibration drilling.
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