基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法對工程陶瓷磨削力建模的研究.pdf

1、陶瓷材料硬度高、脆性大，磨削時磨削抗力大。磨削力是磨削過程中的主要參數(shù)，是評價材料磨削性能優(yōu)劣的一個重要指標(biāo)，它的大小直接影響陶瓷的表面質(zhì)量及產(chǎn)生表面的損傷，為了準(zhǔn)確和有效的控制磨削過程對磨削力的影響，清楚各參數(shù)對磨削力的影響很重要。因此建立磨削力的預(yù)測模型，是本文研究的主要內(nèi)容。本文的主要結(jié)論和成果如下： 1、利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)的特點，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立關(guān)于磨削力的預(yù)測模型。本模型除考慮磨削條件以外，同時也考慮了工程陶瓷

2、材料脆性和砂輪粒度對磨削力的影響，建立了五因素磨削力的預(yù)測模型。 2、通過遺傳算法參數(shù)集的處理、多點搜索、僅用適應(yīng)度函數(shù)來評價基因個體以及明確的搜索方向等優(yōu)點，根據(jù)大量的實驗分析比較，對各參數(shù)進(jìn)行約束，建立磨削力的預(yù)測模型。通過對大量資料的查閱，發(fā)現(xiàn)幾乎很少有利用遺傳算法建立磨削力的預(yù)測模型，因此本預(yù)測模型有一定的創(chuàng)新性。 3、通過對Si3N4、Al2O3、ZrO2三種陶瓷材料進(jìn)行磨削實驗，為遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立磨