【摘 要】
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在加工过程中,刀具磨损状况对零件的加工质量具有重要影响,精确预测刀具寿命是智能制造系统必须具有的关键功能之一.在分析数控铣刀寿命影响因素的基础上,引入极限学习机(ELM
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在加工过程中,刀具磨损状况对零件的加工质量具有重要影响,精确预测刀具寿命是智能制造系统必须具有的关键功能之一.在分析数控铣刀寿命影响因素的基础上,引入极限学习机(ELM)算法模型,建立数控铣刀寿命预测模型.在寿命预测过程中,采用遗传算法(GA)对ELM模型的输入权值和隐含层阈值进行优化,建立基于GA-ELM的数控铣刀寿命预测模型,同时将其与基本BP神经网络、优化BP神经网络和基于粒子群改进的BP神经网络的预测结果进行对比分析.结果表明,基于GA-ELM的刀具寿命预测模型相比较于其他3种算法更加优越,是一种行之有效且精度高的刀具寿命预测算法.
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