基于改进型BP网络的油管接箍加工圆度误差预测
基于人工神经网络所体现出的良好的非线性逼近特性,运用遗传算法优化BP网络的权值和阈值,避免BP网络陷入局部极小点,同时通过灰色关联分析优化网络的结构,使网络具有更好的泛化性和收敛速度。运用改进的BP网络发掘油管接箍加工中各个加工参数对最终加工圆度误差的潜在关系,从而实现对油管接箍加工圆度误差的预测。结果表明改进型BP神经网络具有较快的收敛速度和较好的泛化性能够准确预测油管接箍加工圆度误差。
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