咨询与建议

看过本文的还看了

相关文献

该作者的其他文献

文献详情 >基于一种T-S网络修正算法的车削表面粗糙度预测技术 收藏

基于一种T-S网络修正算法的车削表面粗糙度预测技术

Surface roughness prediction based on a modification algorithm of T-S network in turning process

作     者:迟军 程鸿 CHI Jun;CHENG Hong

作者机构:宁波工程学院机械工程学院浙江宁波315000 

出 版 物:《机电工程》 (Journal of Mechanical & Electrical Engineering)

年 卷 期:2008年第25卷第7期

页      面:15-16,33页

学科分类:08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基  金:宁波市自然科学基金资助项目(2006A610035) 

主  题:表面粗糙度 T-S网络 预测 修正 

摘      要:利用神经网络预测车削表面的粗糙度有利于改进车削过程的自动化程度,但神经网络输入数据的误差和网络自身的缺陷不可避免地给预测带来了误差。采用了一种基于T-S网络的技术,对原神经网络的输出进行了修正,能有效地减少预测误差。相关的试验不但证明了其有效性,而且还对网络结构和有关参数提出了建设性的建议,其结果对实践有重要的指导意义。

读者评论 与其他读者分享你的观点

用户名:未登录
我的评分