基于神经网络的前混合磨料射流切割深度的研究

摘要：

前混合磨料射流理论的不完善性及切割深度与影响因素间存在复杂的非线性关系,难以用传统的数学方法建立切割深度模型.在实验室试验数据的基础上,应用神经网络方法建立了切割深度的预测模型,模型训练平均误差达到0.01.应用结果表明,方法可行,模型可靠,相对误差小于7.47%,具有较大的实用价值.扩大了神经网络方法的应用范围,探索出了建立切割深度模型的有效途径,进一步充实了前混合磨料射流基础理论.

关键词：神经网络、磨料射流、切割深度、预测

所属期刊栏目：27

分类号：TP601;TP183(射流技术（流控技术）)

资助基金：黑龙江省自然科学基金E00-20

在线出版日期：2004-01-08（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：430-433