论文部分内容阅读
本论文对自回转切削机理和人工神经网络理论及其在自回转切削中的应用进行了研究。当前在各类神经网络模型中BP网络是最广泛应用的模型之一。针对BP算法存在有收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷，采用许多种改进措施，并在比较分析误差值及训练时间的基础上提出了若干种快速收敛的拓朴结构。然后简单介绍了自回转切削的基本概念及其优缺点，并对自回转切削进行较为细致的基础分析，接着分析研究了自回转切削力的形成及变化，并利用实验所采集的切削力数据建立了人工神经网络预测自回转切削力的训练样本和检验样本，对网络的可行性进行了研究。最后根据以上研究，在VC++6.0平台上开发了SPRCFNNS软件系统。其研究成果为自回转刀具的进一步优化设计及建立自回转刀具专家系统提供了重要的理论依据和详细资料，并对自回转刀具在实际生产中的应用具有一定的指导意义。