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基于进化BP神经网络的磨削温度预测研究

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磨削过程中,过高的磨削温度会对零件产生热损伤等负面影响,为了能够掌握并控制磨削温度,对磨削温度场进行了仿真和预测研究.首先,利用有限元法对磨削温度进行仿真;随后,分别采用BP和遗传算法优化BP神经网络进行仿真结果预测.最后,将两种神经网络预测结果分别与仿真结果进行比较.结果显示,遗传算法优化BP神经网络性能更优,预测值更接近仿真值.
Research on Grinding Temperature Prediction Based on Evolutionary BP Neural Network

孙为钊、周俊

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上海工程技术大学机械与汽车工程学院 上海 201620

有限元 神经网络 磨削温度 预测 仿真

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.04.031

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(5)
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