基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電火花線切割加工仿真研究.pdf

1、電火花線切割加工過程復(fù)雜多變，難以定量控制，影響因素較多，相互關(guān)聯(lián)又相互矛盾。按照達(dá)到一定要求的加工效果，機(jī)床加工參數(shù)的合理設(shè)定是個(gè)關(guān)鍵的問題。單一依靠操作技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)，在保證較快的加工速度的同時(shí)，很難獲得較好表面粗糙度和加工精度，所以需要建立一個(gè)合理有效的電火花線切割加工模型，并在全局范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)加工效果的預(yù)測(cè)。本文運(yùn)用遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的智能計(jì)算方法，提出了基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電火花線切割加工工藝的建模和優(yōu)化。
　　 模

2、仿人腦神經(jīng)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)非常適合于解決非線性問題，尤其是基于誤差反向傳播算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)（簡(jiǎn)稱BP網(wǎng)絡(luò)），可以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)。BP算法的優(yōu)點(diǎn)是尋優(yōu)具有精確性，但同時(shí)存在一些缺點(diǎn)，最主要的是易陷入局部極小、收斂速度慢和引起振蕩效應(yīng)等。而基于自然選擇和基因遺傳學(xué)原理的遺傳算法（GA），具有很強(qiáng)的全局搜索能力，將二者結(jié)合起來形成了一種訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合算法--遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GA-BP）。本文通過對(duì)電火花線切割加工工

3、藝規(guī)律的分析，選取影響工藝效果的主要因素：工件厚度、脈沖寬度、脈沖間隔、脈沖高度，作為輸入向量。以切割速度和表面粗糙度作為輸出向量構(gòu)建電火花線切割加工工藝仿真模型。通過該模型對(duì)一定加工條件下的切割速度和表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測(cè)，從中找出加工規(guī)律。再運(yùn)用二次通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)方法進(jìn)行試驗(yàn)，將試驗(yàn)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較，說明所建立模型達(dá)到了較好的擬合和預(yù)測(cè)精度。同時(shí)再通過遺傳算法進(jìn)行工藝參數(shù)優(yōu)化，通過試驗(yàn)驗(yàn)證，將優(yōu)化結(jié)果應(yīng)用于線切割加工可取得較好的