BP网络在优化机械加工参数中的应用

机械加工中的误差复映现象使加工参数的选择主要依靠工人的经验，为此，利用BP网的任意非线性映射能力,通过学习人的经验，实现机械加工参数的优化选择。分析了机械加工中误差复映问题的特点，利用改进后的BP网络算法的非线性映射能力，逼近误差复映系数与工件材料硬度、进给量等因素之间的非线性关系，对训练成熟的网络输入加工前毛坯误差、工件材料硬度等，可以输出满足加工要求的加工次数和各次的加工量。通过实例说明了采用附加动量法和自适应学习率改进后的BP算法收敛快，且不易限入局部极小值。在分析误差复映问题模型和比较不同网络结构的训练结果的基础上,确定了BP网络结构。通过在MATLAB中对网络的测试结果，验证了用BP网络实现优化机械加工参数的可行性。