【摘 要】
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针对使用传统加工技术切削后的工件无法达到精密要求的问题，为了从工艺流程角度提升微米木纤维的加工精度和切削效果，提出了一种基于改进粒子群算法和BP神经网络的优化算法，以实
【机 构】
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东北林业大学信息与计算机工程学院,东北林业大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（31370566）；黑龙江省自然科学基金重点项目（ZD201203）；黑龙江省研究生教育创新工程项目(JGXM-HLJ-2016014)
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针对使用传统加工技术切削后的工件无法达到精密要求的问题，为了从工艺流程角度提升微米木纤维的加工精度和切削效果，提出了一种基于改进粒子群算法和BP神经网络的优化算法，以实现微米木纤维的精密切削加工。采用误差反向传播算法实现切削参数间复杂关系的最佳结构选择，通过改进的粒子群优化算法（PSO）解决了BP网络自身的局部极小值收敛的缺陷，给出了科学合理的切削参数输出。通过不同树种的微米木纤维切削参数仿真优化实验，验证了算法的准确性、训练精度和有效性。研究表明：提出的改进优化算法可以预测出待加工木材的切削参数，且具有
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