基于BP神经网络的磨料水射流铣削质量研究

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为提高磨料水射流铣削加工的表面质量,需深入研究磨料水射流工艺因素对加工质量的影响,以获得较好的表面质量。以射流压力、横移速度、磨料流量、靶距、横向进给量和工件表面粗糙度为研究对象,进行磨料水射流铣削加工试验。基于人工神经网络理论,建立磨料水射流铣削加工表面粗糙度的BP神经网络模型。借助大量试验数据,进行网络训练与验证。研究结果显示,用BP神经网络计算得到的横移速度来铣削工件,获得的工件表面粗糙度与期望值之间的相对误差为0.31%~3.09%,网络模型预测精度较高。
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