【摘 要】
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为实现CAPP系统中零件特征加工方法的智能决策,完成加工结果相互关联的特征加工方案选择,利用BP神经网络算法对槽类特征加工方法和刀具选择进行智能决策,建立了从输入到输出
【机 构】
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湖南科技大学难加工材料高效精密加工湖南省重点实验室,湖南科技大学智能制造研究院
【基金项目】
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湘潭市科技计划项目(ZCB20164021)
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为实现CAPP系统中零件特征加工方法的智能决策,完成加工结果相互关联的特征加工方案选择,利用BP神经网络算法对槽类特征加工方法和刀具选择进行智能决策,建立了从输入到输出的网络决策模型,并对网络结构、参数确定问题进行阐述。通过正交表选取试验样本,运用带有自适应lr的梯度下降算法来训练网络,最后通过实例验证了该网络的有效性。结果表明,利用BP神经网络进行零件加工方法的选择和刀具优选是可行且有效的。
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