【摘 要】
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针对控制复杂、难以精确描述数学模型的复杂加工过程，提出集成遗传算法和人工神经网络的多目标优化方法。把加工工艺参数和工艺指标参数分别看作神经网络的输入和输出，建立相对
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（50375090）
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针对控制复杂、难以精确描述数学模型的复杂加工过程，提出集成遗传算法和人工神经网络的多目标优化方法。把加工工艺参数和工艺指标参数分别看作神经网络的输入和输出，建立相对精确的数学模型，随后借助训练好的神经网络和遗传算法来优化加工参数。由于该方法解决了适应度函数难以获得的问题，为复杂过程多目标优化提供了强有力的工具。在电火花线切割中的应用验证了该方法的可实施性和有效性。
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