基于遗传神经网络的插铣铣削力建模与分析-论文.pdf

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1、第30卷第4期天津理工大学学报Vo1．30No．42014年8月JoURNALOFTIANJINUNIVERSITYOFTECHNOLOGYAug．2014文章编号：1673—095X(2014】04—0014—05基于遗传神经网络的插铣铣削力建模与分析张绍武·，孟宪立，任宏斌，冷建伟(1．天特国际贸易有限公司，天津300230；2．丹佛斯(天津)有限公司，天津300100；3．天津理工大学自动化学院，天津300384)摘要：本文首先对插铣铣削力进行了理论分析，并基于正交试验方法对铣削力进行了测量试验，然后利用遗传算法对BP神经网络的权

2、值和阈值进行优化，建立了预测铣削力的遗传神经网络模型，最后将经过遗传算法优化的BP网络与未优化的进行对比分析．结果表明，经遗传算法优化后BP网络模型预测误差明显减小，网络的计算精度和收敛速度有了显著提高．关键词：插铣；铣削力；BP神经网络；遗传算法中图分类号：TG501．3文献标识码：Adoi：10．39690．issn．1673-095X．2014．04．004ModelingandanalysisofplungemillingforcebasedongeneticneuralnetworkZHANGShao—WH，MENGXian—

3、li，RENHong—bin，LENGJian—wei。(1．TianteInternationalTradeCo．，Ltd．，Tianjin300230，China；2．Danfoss(Tianjin)Co．，Ltd．，Tianjin300100，China；3．SchoolofElectricalEngineering，TianjinUniversityofTechnology，Tianjin300384，China)Abstract：First，plungemillingforcewasanalyzedtheoretically，

4、andthemillingforcewasmeasuredbasedontheorthogonalexperimentmethod．Then．theweightsandthresholdsofBPneuralnetworkwasoptimizedusinggeneticalgorithm，andthegeneticneuralnetworkforpredictingmillingforcewasestablished．Finally，networkoptimizedwascomparedandanalyzedwithunoptimize

5、dnetwork．TheresultsshowthatthepredictionerrorofBPnetworkoptimizedreducedsignificantly，andthenetworkSaccuracyandconvergenceratehasbeenimprovedsignificantly．Keywords：plungemilling；millingforce；BPneuralnetwork；geneticalgorithm插铣加工是指在加工过程中刀具沿着其主轴方在进行局部优化时，由于它只有一个方向，速度很向做进给运动

6、，利用底部的切削刃进行钻、铣组合切快；缺点是容易陷入局部极小点，导致其全局寻优性削，是实现材料高切削切除率的最有效的方法之一，能不高．遗传算法(简称CA)是根据生物遗传变异理主要用于半精加工和粗加工．和其他加工方式相比，论提出的一种优化方法．遗传算法具有全局搜索、收它可以减小径向力，从而减小刀具和工件变形．适用敛速度快的特性．将其与神经网络结合起来，不仅能于加工难加工材料和薄壁零件，近年来常被应用于发挥神经网络的泛化能力，而且使神经网络克服了模具加工和航空制造Ⅲ．收敛速度慢和容易陷入局部误差极小点等缺点【3】．切削力是金属切削加工中重要

7、的物理现象之一．切削力受机床、刀具、工件以及加工环境等多种1插铣铣削力分析因素的影响，是一个复杂的非线性力学问题．近年来，随人工智能的发展，神经网络建模的应用也越来铣削力的大小和切削面积有关，而切削面积随切越广[21．常规的BP(Back—Propagation)~经网络的学削宽度的改变而改变，因此铣削力是一个动态变化的习算法大多采用梯度下降法．梯度下降法的优点是过程【41．对于动态铣削力的研究方法主要是将刀具参收稿日期：2014—06—09．作者简介：张绍武(1964一)，男，工程师，E-mail：zhshwu@163mm．通讯作者：

8、冷建伟(1961一)，男，教授，E—mail：lengjianwei61101@163_c0m2014年8月张绍武，等：基于遗传神经网络的插铣铣削力建模与分析·15·与切削的部分沿径向方向划分成若干微小单元