混沌算法在成型机节能中的应用

【摘要】：电火花成型机加工工艺复杂,加工过程中受影响的因素众多,其中电参数的选择对加工结果有很大的影响,但影响规律很难用精确的数学模型来表达。采用基于混沌神经网络算法的Bp网络对电火花成型机加工工艺效果进行了预测,结果表明:该预测模型能有效地避免BP算法在能量的最小化过程中陷入局部极小化的问题而得到最优解,最终能够很好地映射出电参数与该加工网络电火花加工工艺效果之间的关系。 【作者单位】： 广东省产品监督检验中心工厂审查处;
【关键词】： 混沌 神经网络 电火花成型机 模型 预测 节能
【分类号】：TG661
【正文快照】： 1引言随着电火花成型机加工效率的要求越来越高,对加工结果的预测也越来越有必要。许多学者采取了不同的方法对其加工结果做了预测,已取得了一些成果。本文采用了基于混沌神经网络算法的Bp网络对电火花成型机加工工艺效果进行预测,可较好地解决电火花成型机加工工艺建模的问题

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