基于神经网络和粒子群算法的切削参数现场实时优化

摘要：

为了使金属切削加工中,能实现切削参数的实时优化,保证产品质量和设备效率,提出了一种新的切削参数最优化方法,引入加工时间、加工精度、加工成本三个目标控制量,建立了多目标非线性规划模型.并用惩罚函数法将多目标非线性约束规划问题转换成无约束非线性单目标规划问题.通过对神经网络和粒子群算法的有机结合,并充分利用了粒子群算法和BP网络各自具有的优点,对模型进行了求解.数值试验表明该方法能较好地解决切削参数的优化问题.

关键词：神经网络、粒子群算法、切削参数、优化

分类号：TG5;O224(金属切削加工及机床)

在线出版日期：2005-11-17（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：54-56,84