机械工程学报
機械工程學報
궤계공정학보
CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
2009年
3期
269-274,281
,共7页
激光参数%熔覆高度%神经网络%预测模型
激光參數%鎔覆高度%神經網絡%預測模型
격광삼수%용복고도%신경망락%예측모형
激光成形过程中,对熔覆高度进行实时检测,从而实现熔覆高度闭环控制是成形高质量零件的保证.激光成形过程是一个多参数耦合的非线性过程,大量激光参数对成形熔覆表面质量具有重要影响.在分析激光参数对熔覆高度影响的基础上,建立利用激光工艺参数预测熔覆高度的误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络模型,完成了网络算法设计.通过激光成形试验采集样本,利用训练样本对所建立的网络进行训练,完成网络输入输出高度映射关系,并利用测试样本对所训练的网络进行检验.仿真试验表明,神经网络熔覆高度预测模型具有很高的精度,验证了该预测模型在理论和实践上的可行性与有效性.神经网络熔覆高度预测模型为实现激光加工过程熔覆高度实时预测与闭环控制打下基础,对提高成形产品质量具有重要意义.
激光成形過程中,對鎔覆高度進行實時檢測,從而實現鎔覆高度閉環控製是成形高質量零件的保證.激光成形過程是一箇多參數耦閤的非線性過程,大量激光參數對成形鎔覆錶麵質量具有重要影響.在分析激光參數對鎔覆高度影響的基礎上,建立利用激光工藝參數預測鎔覆高度的誤差反嚮傳播(Back propagation,BP)神經網絡模型,完成瞭網絡算法設計.通過激光成形試驗採集樣本,利用訓練樣本對所建立的網絡進行訓練,完成網絡輸入輸齣高度映射關繫,併利用測試樣本對所訓練的網絡進行檢驗.倣真試驗錶明,神經網絡鎔覆高度預測模型具有很高的精度,驗證瞭該預測模型在理論和實踐上的可行性與有效性.神經網絡鎔覆高度預測模型為實現激光加工過程鎔覆高度實時預測與閉環控製打下基礎,對提高成形產品質量具有重要意義.
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