【摘 要】
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该文主要研究了叠层材料的加工模型,多元阶跃式变参数振动钻削新工艺方法,基于计算智能技术的钻削过程仿真、预报模型与参数优化.论文综述了叠层材料的应用现状、振钻削的发
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该文主要研究了叠层材料的加工模型,多元阶跃式变参数振动钻削新工艺方法,基于计算智能技术的钻削过程仿真、预报模型与参数优化.论文综述了叠层材料的应用现状、振钻削的发展和趋势,以及计算智能核心技术神经网络遗传算法在机械加工领域的应用等方面的内容.对叠层材料的孔加工进行了深入系统的研究,提出了三层叠层材料钻入-钻中1-钻中3-钻出的5区段加工方案.首次将多元阶跃式变参数振动钻削新工艺用于叠层材料.成功地将计算智能的核心技术——神经网络和和遗传算法应用于振动钻削加工领域.建立了基于PTF算法的参数神经网络模型,提出了基于分布式小生境机制的遗传算法,提出隔离进化、扩散交流、协同共生的进化策略和优质染色体库概念.用DNGA算法优化参数神经网络结构,用参数神经网络建立仿真、预报模型,并实现了基于参数神经网络逆映射原理的加工参数优化.
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