基于人工神经网络的激光冲击区表面质量预报

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应用人工神经网络系统理论 ,采用机器学习方法 ,建立了激光冲击区表面质量与激光能量 ( E)、脉宽( P)、和光斑直径 ( D)之间的非线性映射关系。对于新的激光参数 ,网络采用并行推理的方法预报出试件经冲击后的表面质量等级。实践表明 ,神经网络方法 ,具有较强的非线性动态处理的能力。 Using the theory of artificial neural network system, the nonlinear mapping relationship between the surface quality of laser impact zone and laser energy (E), pulse width (P) and spot diameter (D) was established by using machine learning method. For the new laser parameters, the network uses parallel reasoning method to predict the surface quality grade of the test piece after impact. Practice shows that the neural network method has a strong ability of nonlinear dynamic processing.
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