【摘 要】
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为了更加准确地进行电火花小孔加工工艺目标性能预测,针对电火花小孔加工时非线性和非平稳的动态特性,提出了利用LSTM循环神经网络将电火花小孔加工工艺的一系列参数作为序列
【机 构】
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北京工业大学机械工程与应用电子技术学院先进制造技术北京市重点实验室,北京市电加工研究所,北京市科学技术委员会,电火花加工技术北京市重点实验室
【基金项目】
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北京市科技新星计划项目(Z181100006218078)
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为了更加准确地进行电火花小孔加工工艺目标性能预测,针对电火花小孔加工时非线性和非平稳的动态特性,提出了利用LSTM循环神经网络将电火花小孔加工工艺的一系列参数作为序列问题进行处理,同时考虑电火花小孔加工工艺各参数之间的内在关系,建立了电火花小孔加工工艺目标性能预测模型。通过使用直径为0.3~1.0 mm的8种规格电极,分别对不同厚度的304不锈钢材料设计了正交试验,获得大量训练样本,使用建立的预测模型分别对加工时间、电极损耗量和孔径尺寸3种目标性能进行预测。试验结果表明,该模型能够准确地映射出电火花小孔加
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