【摘 要】
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电火花线切割加工过程非常复杂，难以定量控制，各影响因素相互关联又相互矛盾。基于GA算法和BP神经网络的优点，提出了一个GA—BP遗传神经网络的电火花线切割加工效果的预测模型。
【机 构】
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西华大学机械工程与自动化学院,西南交通大学机械工程学院
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电火花线切割加工过程非常复杂，难以定量控制，各影响因素相互关联又相互矛盾。基于GA算法和BP神经网络的优点，提出了一个GA—BP遗传神经网络的电火花线切割加工效果的预测模型。运用该预测模型对一定电火花线切割加工条件下的表面粗糙度和加工速度进行预测，以MAT—LAB为平台的计算机仿真结果表明该模型的预测精度高，收敛速度快，在电火花线切割加工效果的预测方面具有参考价值。
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