【摘 要】
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为了有效地控制激光铣削层质量，设计了基于进化神经网络的学习算法，建立了激光铣削层质量(铣削层宽度、铣削层深度)随铣削层参数(激光功率、扫描速度和离焦量)变化的预测模型。针对BP 算法中存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力差等缺陷，建立了基因遗传算法优化神经网络的进化神经网络模型。并用进化神经网络对激光铣削层质量进行了预测。仿真结果表明，基于进化神经网络不仅可以克服BP 神经网络易陷入局
【机 构】
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淮阴工学院数字化重点实验室,江苏淮安223003;淮阴工学院机械工程学院,江苏淮安223003 淮
【出 处】
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第十届全国激光技术与光电子学学术会议
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为了有效地控制激光铣削层质量，设计了基于进化神经网络的学习算法，建立了激光铣削层质量(铣削层宽度、铣削层深度)随铣削层参数(激光功率、扫描速度和离焦量)变化的预测模型。针对BP 算法中存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力差等缺陷，建立了基因遗传算法优化神经网络的进化神经网络模型。并用进化神经网络对激光铣削层质量进行了预测。仿真结果表明，基于进化神经网络不仅可以克服BP 神经网络易陷入局部极小值等问题，而且其预测精度较高，具有一定的实用价值。
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