基于BP神经网络的工作液电导率与粗糙度模型研究

摘要：

研究电火花线切割工作液电导率与工件表面粗糙度的关系模型,因试验数据过少,不能可靠建模,现提出在原始数据基础上运用BP神经网络扩充数据建立预测模型.结果表明,预测值与期望值的平均误差为-0.0017,绝对误差为0.0085,均方差为8.1695×10-5、 标准差为0.0090,该方法建立的模型预测精度较高.应用BP神经网络建模可解决试验数据过少而不能可靠建模的问题,为电火花线切割试验数据处理、 建模等研究提供一种可靠的方法.

关键词：电火花线切割机床、电导率、粗糙度、BP神经网络

所属期刊栏目：45

分类号：TH161

资助基金：过程装备与控制工程四川省高校重点实验室开放基金科研项目GK201409;人工智能四川省重点实验室开放基金项目2014RYY04;2014—2016学年大学生创新创业训练计划项目201510622006

在线出版日期：2017-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：118-121