發(fā)布時(shí)間：2020-06-07 10:13

【摘要】：在機(jī)械加工過程中，由于毛坯的尺寸和形位誤差、裝卡的偏心等原因?qū)е鹿ぜ�加工余量變化，而工件的材質(zhì)會不均勻，這些原因引起切削力變化，使工藝系統(tǒng)變形（讓刀量）發(fā)生變化，從而產(chǎn)生加工誤差，即機(jī)械加工中的誤差復(fù)映現(xiàn)象。通常憑人的經(jīng)驗(yàn)多次加工，每次加工取適當(dāng)?shù)募庸び嗔繙p少誤差復(fù)映引起的加工誤差。 根據(jù)誤差復(fù)映理論，誤差復(fù)映系數(shù)反映了加工前毛坯誤差對加工后工件誤差的影響程度，而誤差復(fù)映系數(shù)與工藝系統(tǒng)剛度、切削條件、進(jìn)給量、工件材料的硬度等多個(gè)因素有關(guān)，且呈復(fù)雜的非線性關(guān)系難以通過公式精確算出。多次加工可以減少誤差，而加工次數(shù)及每次加工余量的選取目前主要依靠人的經(jīng)驗(yàn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能，以其高度的并行性、高度的非線性全局作用、良好的容錯性與聯(lián)想記憶功能、十分強(qiáng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)功能，在模式識別、模式分類、函數(shù)逼近、圖像處理、信號處理、容錯計(jì)算等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，BP網(wǎng)的任意非線性映射能力可以模擬這復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系。通過對實(shí)驗(yàn)得到的樣本集進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)對訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)給以一定的輸入后可以得到正確的輸出。從而可以根據(jù)加工的各種條件得出加工的次數(shù)及各次的加工余量。BP算法不受輸入量和輸出量數(shù)目的限制，在具體的研究應(yīng)用中，可以根據(jù)需要修改源程序加以改進(jìn).在本論文中主要完成的研究內(nèi)容如下: 1.網(wǎng)絡(luò)模型的建立 通過分析誤差復(fù)映問題的模型，分析比較各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，確定了用于優(yōu)化機(jī)械加工參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化機(jī)械加工參數(shù)，解決機(jī)械加工誤差復(fù)映這一問題的實(shí)質(zhì)是逼近一個(gè)復(fù)雜的非線性函數(shù)，而感知器只能解決輸入線性可分的分類問題，自適應(yīng)線性元件僅可以學(xué)習(xí)輸入輸出矢量間的線性關(guān)系，而BP網(wǎng)的任意非線性映射能力可以模擬這一復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系。通過對誤差復(fù)映模型的分析，，采用加工前后的誤差EE、EB，工藝系統(tǒng)剛度K系，工件硬度HBS， 進(jìn)給量f作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入，第一、二次切深占總切深的比例P1、P2作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸出。 2．BP算法的改進(jìn) 針對標(biāo)準(zhǔn)ＢＰ算法訓(xùn)練時(shí)間長、不易收斂的缺點(diǎn)，根據(jù)本課題應(yīng)用實(shí) WP=66 際，結(jié)合附加動量法、自適應(yīng)學(xué)習(xí)率和雙極性S型壓縮函數(shù)法，對BP算法進(jìn)行了改進(jìn)，使用效果良好。采用附加動量法修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，不僅考慮誤差在梯度上的作用，而且考慮在誤差曲面上變化趨勢的影響，如同一個(gè)低通濾波器，使網(wǎng)絡(luò)忽略微小變化，滑過局部極小值。在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中，針對特定的問題，學(xué)習(xí)速率的選取往往比較盲目，學(xué)習(xí)速率太小，導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)間增長，學(xué)習(xí)速率太大，又可能引起訓(xùn)練癱瘓現(xiàn)象。為了解決這一問題采取自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的方法在訓(xùn)練中自動調(diào)整學(xué)習(xí)速率，保證網(wǎng)絡(luò)總是以最大的可接受的學(xué)習(xí)速率進(jìn)行訓(xùn)練，大大縮短了訓(xùn)練時(shí)間。本文利用MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱, 用實(shí)例說明了結(jié)合附加動量法和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率改進(jìn)后算法的優(yōu)越性。 3.BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定 通過對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練，分析比較研究不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對訓(xùn)練結(jié)果的影響。確定BP網(wǎng)絡(luò)的隱層數(shù)，各層神經(jīng)元數(shù)，從而確定了BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。采用兩個(gè)隱層，第一、二隱層神經(jīng)元數(shù)分別為15、12即 5-15-12-2的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最為合理，具有較快的收斂速度和較小的訓(xùn)練誤差，且不易出現(xiàn)過度匹配。 4.BP網(wǎng)絡(luò)解決復(fù)映問題的研究 對ＢＰ網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練后，用測試集測試它的泛化能力，觀察測試結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的差距，分析用BP網(wǎng)絡(luò)解決機(jī)械加工中誤差復(fù)映問題，實(shí)現(xiàn)加工參數(shù)優(yōu)化的可行性。分析測試數(shù)據(jù)可知:用訓(xùn)練集訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)可以很好地收斂，而用測試集測試網(wǎng)絡(luò)時(shí)卻有一定的誤差，且當(dāng)輸入量靠近訓(xùn)練所用結(jié)點(diǎn)時(shí)誤差很小，這說明訓(xùn)練集可能不夠完備，即訓(xùn)練集可能沒有完全覆蓋整個(gè)實(shí)際的集合，但同時(shí)說明只要擁有比較完備的訓(xùn)練集(更多大量全面的實(shí)驗(yàn)或全面的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù))，可以很好地用BP網(wǎng)絡(luò)解決機(jī)械加工中的誤差復(fù)映問題，實(shí)現(xiàn)加工參數(shù)優(yōu)化。 5．偏心夾具的設(shè)計(jì) 根據(jù)實(shí)驗(yàn)需要，設(shè)計(jì)了一個(gè)簡易的偏心連續(xù)可調(diào)夾具，它利用了棒料在車削中中心線相對車床主軸的變化，用很簡單的方法實(shí)現(xiàn)了偏心的連續(xù)可調(diào)，在實(shí)驗(yàn)中效果良好。 6．圖形用戶界面的設(shè)計(jì) 利用MATLAB的GUI設(shè)計(jì)工具GUIDE設(shè)計(jì)了能夠?qū)崿F(xiàn)訓(xùn)練參數(shù)設(shè)定，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和測試網(wǎng)絡(luò)的圖形用戶界面。如圖1所表示： WP=67 圖1 “訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)”主菜單項(xiàng)由四個(gè)子菜單項(xiàng)組成，主要完成訓(xùn)練參數(shù)設(shè)定、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等功能�！拜斎爰庸�條件和要求”主菜單項(xiàng)用于輸入工藝系統(tǒng)剛度、進(jìn)給量、加工前徑向誤差、加工后徑向誤差和工件硬度作為網(wǎng)絡(luò)的輸入。當(dāng)單擊“計(jì)算各次加工比例”菜單項(xiàng)可以正向計(jì)算輸出第一、二次的加工比例。
【圖文】：

從信息的傳遞過程來看，一個(gè)神經(jīng)細(xì)胞的樹突，從其他神經(jīng)細(xì)胞接受信這些信號可能是興奮性的，也可能是抑制性的。所有樹突接受到的信號傳到細(xì)胞體進(jìn)行綜合處理。如果在一定的時(shí)間間隔內(nèi)，當(dāng)某一細(xì)胞接受的興奮性信號量足夠大，它將被激活，并產(chǎn)生一個(gè)脈沖信號，這個(gè)信號沿著該細(xì)胞的軸突傳送出去，并通過突觸傳給其他神經(jīng)細(xì)胞。神經(jīng)細(xì)胞過突觸的連接形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡圖
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2004
【分類號】：TH161

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本文編號：2701261