基于BP神经网络的激光弯曲成形工艺参数优化
Journal of Plasticity Engineering（2020）
Abstract
利用MATLAB软件构建了用于预测激光弯曲成形过程中激光扫描速度和激光功率的3层BP神经网络,其中,输入层、隐含层和输出层节点数分别为2、12和1.将实验获得的15组样本数据进行归一化处理后对所构建的BP神经网络进行训练和验证,并将扫描速度的预测误差控制在8％以下,激光功率的预测误差控制在6％以下.利用训练后的BP神经网络对获得0.1°～0.5°板材弯曲角所需的激光扫描速度和激光功率进行预测,得到30组工况下的预测数据.计算每种工况下的线能量大小并进行比较,以最小线能量原则筛选出获得每种板材弯曲角所需的最佳工艺参数组合.
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