基于PSO-RBF神经网络的刀具寿命预测

摘要：

有效的刀具寿命预测可以提高加工效率,保证工件加工精度,因此具有重要的研究价值.刀具寿命预测受到刀具材质、切削参数以及加工材料等多因素的影响,导致刀具寿命难以准确预测.针对这一问题提出了一种利用粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法优化径向基(radial basis function,RBF)神经网络的刀具寿命预测方法.首先用PSO算法优化RBF神经网络的主要参数中心值c,宽度σ以及连接权值w,然后将影响刀具寿命的多个因素作为PSO-RBF神经网络模型的输入神经元,寿命作为输出神经元进行刀具寿命预测.论文提出的基于PSO-RBF神经网络的刀具寿命预测方法,经实验证明该算法平均相对误差为6.16％,与标准的RBF神经网络预测结果相比降低了17.14％,具有可行性.

关键词：刀具寿命预测;PSO算法;RBF神经网络;PSO-RBF

所属期刊栏目：31

资助基金：山西省回国留学人员基金HGKY2019079

在线出版日期：2022-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：309-314