【摘 要】
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针对薄壁件在铣削加工过程中容易受力变形的问题,以烟花算法(FWA)为基本模型对其内部迭代过程进行改进,提出一种计算效率更高、结果更为精确的改进烟花算法(IFWA),并将改进烟花算法与BP神经网络相结合对薄壁件铣削加工参数进行优化。仿真结果表明:相比于PSO-BP算法和GA-BP算法,用IFWA-BP算法所得到的铣削参数加工出的薄壁件变形量更小,并通过现场加工实验进一步证明IFWA-BP算法对铣削参数优化的精确可靠。
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针对薄壁件在铣削加工过程中容易受力变形的问题,以烟花算法(FWA)为基本模型对其内部迭代过程进行改进,提出一种计算效率更高、结果更为精确的改进烟花算法(IFWA),并将改进烟花算法与BP神经网络相结合对薄壁件铣削加工参数进行优化。仿真结果表明:相比于PSO-BP算法和GA-BP算法,用IFWA-BP算法所得到的铣削参数加工出的薄壁件变形量更小,并通过现场加工实验进一步证明IFWA-BP算法对铣削参数优化的精确可靠。
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