基于GA—RBF神经网络的电火花成形加工电参数优化.pdfVIP

2013年第2期 工业仪表与自动化装置 ·87 · 基于GA—RBF神经 网络的电火花 成形加工 电参数优化 李宝栋 ，宿忠娥 ，吴晓红 ，柴世文 (1．兰州工业学院机械工程系，兰州 730050；2．兰州城市学院培黎工程技术学院，兰州 730070； 3．甘肃省机械科学研究院，兰州 730030) 摘要：针对电火花成形加工的电参数选择问题，先建立RBF神经网络，将加工电参数和工艺指 标参数分别作为神经网络的输入和输出。然后用GA优化RBF神经网络，建立用于电火花成形加 工电参数优化的GA—RBF神经网络模型。试验结果表明，该网络的精度是令人满意的。 关键词：电火花成形加工；GA—RBF；参数优化 中图分类号：TG506 文献标志码 ：A 文章编号：1000—0682(2013)02—0087—03 OptimizationofelectricalparametersofEDM basedonGA —RBF LIBaodong ，SU Zhonge ，WU Xiaohong ，CHAIShiwen (1．DepartmentofMechanicalEngineering，LanzhouInstituteofTechnology，Lanzhou730050，China； 2．BelieCollegeofEngineering＆Technology，LanzhouCityUniversity，Lanzhou730070，China； 3．GansuAcademyofMachineryScience，Lanzhou730030，China) Abstract：Inview ofthechoiceofelectricalparametersofEDM，themodelofRBFneuralnetworkis presented，andtheelectricalprocessingparametersandprocessindexparametersweretakenastheinput andoutputofneuralnetwork．Then，theneuralnetworkmodelwereoptimizedbygeneticalgorithm，the GA —RBF neuralnetworkmodelofelectricalparametersoptimization ofEDM ispresented．Theresults showedthattheprecisionofthemodelissatisfactory． Keywords：EDM ；GA—RBF；parameteroptimization 问题 。GA—RBF神经 网络用 GA(GeneticAlgo- 0 引言 rithm)优化RBF(RadialBasisFunction)神经网络参 电火花成形加工广泛应用于复杂型面加工、模 数，为训练神经网络提供了一种新的途径。该文将 具制造或超硬材料加工等领域。在加工过程中，合 GA优化后的RBF神经网络模型用于电火花成形加 理地选择加工电参数对保证加工精度，提高生产效 工电参数优化。 率有重要作用，通常采用的方法是经验公式和查表。 1 GA—RBF神经网络 但实际加工情况千变万化，而且加工参数表中的参 数组合也是有限的，经验公式法和查表法都存在局 RBF神经网络是一种包含输入层、隐含层和输 限和不足，而且往往达不到预期的效果 j。 出层的三层前馈神经网络。输入层节点传递输