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26 模具工业 2010年第36卷第9期
基于BP神经网络的数控加工铣削参数优化
蔡安江,姚 艳,郭师虹,豆卫涛
(西安建筑科技大学,陕西 西安 710055)
摘要:以DVE60H数控机床为试验平台,以壳体类铝合金零件加工为研究对象,提取数控铣削加工试验
数据,采用BP神经网络建立数控加工铣削参数优化模型,通过对数控加工铣削参数试验数据的分析与
研究,提出了试验数据与样本数据的处理原则,实现了样本数据的优化,提高了即 神经网络模型的收
敛精度、收敛速度与预测精度,并分析 了验证数据的构成比例。经生产验证:提出的数控加工铣削参数
优化方法具有较强的实用性和一定的先进性,能有效提高加工效率,对实现数控机床综合应用效率最
优化 ,实现高效低成本加工具有重要意义。
关键词:BP神经网络;铣削加工;样本;验证数据
中图分类号:IG76;IP391 文献标识码:B 文章编号:1001—2168(2010)09—0026—04
Optimization ofCNC millingparametersbased on BP neuralnetwork
CAIAn-jiang,YA0Yan,GUOShbhong,DOU Wei-tao
(DepartmentofElectricalandMechanicalEngineering,Xi’aDUniversityofArchitecture
andTechnology,Xi’an,Shaanxi710055,China)
Abstract:A study on theProcessing ofan aluminum shellcomponenton aDMc60Hl Nc machine
toolwasmade.,n1eNCmillingprocessing experimentdatawasextractedandan optimalmodelfor
CNCmillingparameterswassetup.Baesdon analysisandreesarch Oilhte experimentdaat,some
treatmentprinciples of testdata and sample data were proposed,by which the sample data was
optimized; hte convergence accuracy, convergence speed and prediction precision ofBP neural
network modelwere increaesd.Finally.the proportion oftestdata wasnivestigated.
Keywords:BP neuralnetwork:milling;sample;testdata
l 引 言 方法 ,】。人工神经网络技术的自学习功能,为解决
目前,数控加工中普遍存在如何合理选择切削 这一问题提供了新的思路,它避开了面向加工过程
参数的问题。大多数企业在生产中凭经验或参考切 的定量描述和计算,只要事先通过样本训练确定神
削用量手册来选择切削参数,往往达不到切削参数 经网络内部各单元之间的连接权值,就可以准确地
的最优化。因此,合理选取切削参数对提高生产率 预测出所需选取的切削参数。
和加工质量有着重要作用n。对实现数控机床综合 以下将以YIW_N)H数控机床为试验平台,以壳
应用效率最优化.实现高效低成本加工具有重要的 体类铝合金零件加工为研究对象,提取数控铣削加
意义。 工试验数据,采用BP神经网络建立数控加工铣削
数控加工参数的选取
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