基于改进PSO-BP网络的钻削刀具参数选择的研究

摘要：

提出了用非线性惯性因子ω改进的微粒群算法与BP神经网络相结合的方法,适当选择钻削刀具的切削用量,克服了BP网络训练时间长,因易陷入局部最优点而不利于全局最优点搜索的不足.通过相同的实验样本测试发现,与以前的BP和GA-BP算法相比,训练时间分别缩短了73s和21s,测试的正确率分别提高了0.83%和0.32%.

关键词：微粒群、BP神经网络、切削用量、钻削刀具

所属期刊栏目：13

分类号：TG713(刀具、磨料、磨具、夹具、模具和手工具)

资助基金：黑龙江省"十五"科技攻关项目GA02A401-6

在线出版日期：2009-02-10（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：57-60