基于GA—RBF神经网络的电火花成形加工电参数优化

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３．ＧａｓｕｎＡｃａｄｅｍｙｆｏＭａｃｈｉｎｅｒｙＳｃｉｅｎｃｅ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００３０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｃｈｏｉｃｅｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＥＤＭ，ｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆＲＢＦｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｄｅｘｐａｒａｍｅｔｅｒｓｗｅｒｅｔａｋｅｎａｓｔｈｅｉｎｐｕｔａｎｄｏｕｔｐｕｔｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｗｅｒｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｉｔｒｈｍ，ｔｈｅＧＡ —ＲＢＦｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｏｆｅｌｅｃｔｉｃｒａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＥＤＭｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｉｓｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙ．
２０１３年第２期
工业仪神经网络的电火花
成形加工电参数优化
李宝栋，宿忠娥，吴晓红，柴世文
（１．兰州工业学院机械工程系，兰州７３００５０；２．兰州城市学院培黎工程技术学院，兰州７３００７０；
限和不足，而且往往达不到预期的效果ｊ。
问题。ＧＡ —ＲＢＦ神经网络用ＧＡ（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏ－
ｒｉｔｈｍ）优化ＲＢＦ（ＲａｄｉａｌＢａｓｉｓＦｕｎｃｔｉｏｎ）神经网络参
ＬＩＢａｏｄｏｎｇ，ＳＵＺｈｏｎｇｅ，ＷＵＸｉａｏｈｏｎｇ，ＣＨＡＩＳｈｉｗｅｎ
（１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＬａｎｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆＴｏｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００５０，Ｃｈｉｎａ；２．ＢｅｌｉｅＣｏｌｌｅｇｅｆＥｏｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＬａｎｚｈｏｕＣｉｔｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ；
３．甘肃省机械科学研究院，兰州７３００３０）
摘要：针对电火花成形加工的电参数选择问题，先建立ＲＢＦ神经网络，将加工电参数和工艺指标参数分别作为神经网络的输入和输出。然后用ＧＡ优化ＲＢＦ神经网络，建立用于电火花成形加工电参数优化的ＧＡ— ＲＢＦ神经网络模型。试验结果表明，该网络的精度是令人满意的。
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＥＤＭ；ＧＡ —ＲＢＦ；ｐａｒａｍｅｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
０引言
电火花成形加工广泛应用于复杂型面加工、模具制造或超硬材料加工等领域。在加工过程中，合理地选择加工电参数对保证加工精度，提高生产效率有重要作用，通常采用的方法是经验公式和查表。但实际加工情况千变万化，而且加工参数表中的参数组合也是有限的，经验公式法和查表法都存在局
关键词：电火花成形加工；ＧＡ— ＲＢＦ；参数优化
中图分类号：ＴＧ５０６文献标志码：Ａ文章编号：１０００— ０６８２（２０１３）０２— ００８７— ０３
ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＥＤＭｂａｓｅｄｏｎＧＡ —ＲＢＦ