【振动钻削仿真与参数优化】凌兴宏.pdf

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吉林工业大学硕士学位论文 摘要 本文概述了振动钻削的研究现状及发展趋势和应采取的对策。多元变参数 振动钻削新工艺是一种最优化加工方法,在钻削过程的不同区段,要求采用该区 段的最优振动参数和切削参数。我们分析了传统研究方法多元正交多项式回归参 数优化设计方法的不足,为适应振动钻削的发展,开拓新的研究和分析方法,本 文提出将人工神经网络(ANN一ArtificialNeuralNetwork)与遗传算法(GA一 GeneticAlgorithm)相融合,重点研究了适用于振动钻削仿真与参数优化的人工 根据ANN的分类和特点,我们利用多层前馈网络(MFN一Multi-Iayercd Feed-ForwABSTRACT In addition,all algorithms of this paper are implemcnted in MATLAB and numerousneuralnetwork simulation programs composed by our own bring the Key words:Artificial Neural Nctwork,Multi-layer Feed-forward Network,Back Propagationalgorithm,GeneticAlgorithm,Vibration drilling,Simulation,conve3试验结果及分析 第四章用遗传算法设计神经网络 4用遗传算法设计前馈神经网络 4表示方案的确定 4适应值的确定 4确定选择方法 4确定控制算法的参数和变量 4编码方案的改进 4适应值的比例变换 4自适应杂交率和变异率的设计 4选择和变异的结合 4杂交算子的改进 4.