陶瓷材料电加工表面粗糙度的预测

针对电加工工艺参数与性能指标的函数映射关系大多具有非线性的特征，提出了将BP神经网络引入电加工领域中。考虑到BP算法的不足，提出用遗传算法来优化BP神经网络的连接权值，设计了基于进化神经网络的学习算法，建立了陶瓷材料电加工表面粗糙度随工艺参数变化的预测模型。试验结果表明，该算法可以避免BP神经网络易陷入局部极小值等问题，预测精度高，相对误差在4%之内，进而验证了该模型的可靠性。