基于BP神经网络的槽类特征铣削加工方案决策和刀具优选

摘要：

为实现CAPP系统中零件特征加工方法的智能决策,完成加工结果相互关联的特征加工方案选择,利用BP神经网络算法对槽类特征加工方法和刀具选择进行智能决策,建立了从输入到输出的网络决策模型,并对网络结构、参数确定问题进行阐述.通过正交表选取试验样本,运用带有自适应lr的梯度下降算法来训练网络,最后通过实例验证了该网络的有效性.结果 表明,利用BP神经网络进行零件加工方法的选择和刀具优选是可行且有效的.

关键词：槽特征加工、BP神经网络、正交试验、加工方案、刀具选择

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：湘潭市科技计划项目ZCB20164021

在线出版日期：2019-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：51-55