【摘 要】
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针对刀具磨损识别问题,本文提出了一种基于改进BP神经网络的刀具磨损识别技术,通过遗传算法对BP神经网络的拓扑结构和权值进行优化,提高BP神经网络的全局搜索能力和学习能力,进而提高刀具磨损识别的速度与准确性.最终以柴油机缸盖孔加工过程获取的数据为输入,对比了改进前后的BP神经网络的刀具磨损识别效果,说明了本文所提方法的有效性.
【机 构】
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陕西柴油机重工有限公司,兴平713100;西北工业大学机电学院,西安710072
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针对刀具磨损识别问题,本文提出了一种基于改进BP神经网络的刀具磨损识别技术,通过遗传算法对BP神经网络的拓扑结构和权值进行优化,提高BP神经网络的全局搜索能力和学习能力,进而提高刀具磨损识别的速度与准确性.最终以柴油机缸盖孔加工过程获取的数据为输入,对比了改进前后的BP神经网络的刀具磨损识别效果,说明了本文所提方法的有效性.
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