【摘 要】
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刀具作为加工制造系统中的基础部件,刀具的磨损状况及寿命情况直接影响到工件的加工质量和加工效率。为了能够准确预测刀具使用寿命,确保加工精度,提出了一种基于CGA-RBF的刀具寿命预测方法。在RBF神经网络技术基础上,构建遗传算法和混沌寻优算法相结合的寻优机制来对RBF神经网络进行训练优化,建立刀具寿命预测模型。最后应用Matlab仿真软件对刀具寿命预测模型的效果进行验证,结果表明该预测模型具有较好的预测精度。
【基金项目】
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黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(135109242)。
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刀具作为加工制造系统中的基础部件,刀具的磨损状况及寿命情况直接影响到工件的加工质量和加工效率。为了能够准确预测刀具使用寿命,确保加工精度,提出了一种基于CGA-RBF的刀具寿命预测方法。在RBF神经网络技术基础上,构建遗传算法和混沌寻优算法相结合的寻优机制来对RBF神经网络进行训练优化,建立刀具寿命预测模型。最后应用Matlab仿真软件对刀具寿命预测模型的效果进行验证,结果表明该预测模型具有较好的预测精度。
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