基于混沌神经网络的钻削力在线预测

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针对深孔加工中钻削力和扭矩测量难的问题以及BP神经网络本身存在的缺陷,利用混沌遗传算法优化的BP神经网络对深孔钻削时产生的钻削力和扭矩进行在线预测。通过混沌遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,用优化后得到的最优解作为BP网络算法的初始权值和阈值。以BTA钻削为例,通过实验获得不同钻头直径,转速和进给量条件下的多组轴向力和扭矩。利用MATLAB建立优化后的BP神经网络预测模型,对轴向力和扭矩进行预测分析。并与传统BP神经网络获得的预测结果进行对比。结果表明,利用混沌遗传算法优化的BP神经网络模型很好的
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