江苏大学学报(自然科学版)

作者：裴宏杰,陈钰荧,李公安,刘成石,王贵成

单位：江苏大学 机械工程学院, 江苏 镇江 212013

关键词：Copula函数, 切削力, 表面粗糙度, BP神经网络, 分布计算法

为了提高预测机械加工表面粗糙度的精度,提出了基于Copula分布估计算法(estimation of distribution algorithm,EDA)优化BP神经网络的方法.以铣削45#钢为试验对象,采用控制变量法进行切削试验.在线测量主切削力、轴向力、径向力和振幅,并进行数据处理,得到相应切削力的平均值、标准差、均方根值及振幅,同时离线测量二维粗糙度Ra、三维粗糙度平均值Sa和均方根值Sq.对切削分力的平均值、标准差、均方根值及振幅与粗糙度做相关性分析,选择Kendall秩相关系数最大的主切削力平均值作为输入变量,输入BP神经网络和基于Copula EDA优化BP神经网络,进行训练和预测.试验结果表明:基于Copula EDA优化BP神经网络的预测精度总体高于BP神经网络的预测精度,对Ra,Sa和Sq的平均预测精度分别达到91.98％,91.03％和89.10％.

来源：2020年第3期

《江苏大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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