基于人工神经网络的三维复杂槽型铣刀片温度场预测

作     者：刘强 谭光宇 孙玉静 孙顺龙 LIU Qiang;TAN Guang-yu;SUN Yu-jing;SUN Shun-long

作者机构：哈尔滨理工大学机械动力工程学院黑龙江哈尔滨150080 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50275042) 黑龙江省教育厅海外学人重点资助项目(1054HZ006) 

出 版 物：《机械设计》 (Journal of Machine Design)

年 卷 期：2006年第23卷第2期

页      码：33-35页

摘      要：温度场预测是实现铣刀片槽型设计与重构的关键技术,神经网络预测模型是实现温度场预测的新途径。针对铣刀片温度场的非稳态特性,提出了一种基于BP神经网络Levenberg-Marquardt算法的三维复杂槽型铣刀片温度场预测模型,避免了传统神经网络易陷入局部极小的缺点。预测结果表明,该模型收敛速度快,预测精度高。

主 题 词：神经网络预测模型 人工神经网络 刀片槽型 温度场 铣刀片 Marquardt算法 三维 BP神经网络 稳态特性 局部极小 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-2354.2006.02.012

馆 藏 号：203202597...