【摘 要】
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金属零件的激光近净成形(Laser Engineered Net Shaping,LENS)是一种新的先进制造技术,但是其成形高度的控制一直是个难题.根据LENS工艺参数与单道成形高度之间复杂的非线性
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,陕西西安710049
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金属零件的激光近净成形(Laser Engineered Net Shaping,LENS)是一种新的先进制造技术,但是其成形高度的控制一直是个难题.根据LENS工艺参数与单道成形高度之间复杂的非线性本质关系,采用了自学习率与动量因子改进的Back Propagation (BP)与径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络对其成形高度进行预测,详细对比分析了两种网络的训练速度、收敛速度与泛化能力等性能.结果表明:BP网络的训练时间较长、收敛速度较慢与泛化能力较差,而RBF网络相应性能较好,其预测结果与试验结果基本吻合,因此RBF网络更适合LENS成形高度的预测.
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