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J-GLOBAL ID：201802288641973230   整理番号：18A0761511

遺伝的アルゴリズムとBPニューラルネットワークに基づくディスク成形フライス削り摩耗状態予測【JST・京大機械翻訳】

Research on prediction tool of wear conditions of disk milling cutter based on genetic algorithm and BP neural network

著者 (3件)： Tang Jun (新郷学院机電工程学院,河南新郷,453003) ,  Zhao Bo (河南理工大学机械与動力工程学院,河南焦作,454000) ,  Li Wenxing (新郷学院机電工程学院,河南新郷,453003)
資料名： Henan Ligong Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Henan Ligong Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 36  号： 5  ページ： 66-71  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3231A  ISSN： 1673-9787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： NCフライス加工の生産性を向上させ,コストを減少させ,安全性を避けるために,工具の摩耗状態を正確に予測することが必要である。最初に,電流監視法に基づいて,NCフライス加工フライス加工の摩耗電流監視システムを構築し,次に,BPニューラルネットワークにおける工具摩耗診断の入力特徴量と目標特徴量を決定し,Matlabソフトウェアを用いて正規化処理とニューラルネットワーク訓練を行った。最後に,遺伝的アルゴリズムを用いてBPニューラルネットワークモデルを最適化した。試験結果により,工具摩耗状態の予測率は,92.78%に達し,そして,それは,一定の工学的応用価値を持った。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  フライス加工 ,  監視装置 ,  *円板 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  電流 ,  最適化 ,  ソフトウェア ,  *摩耗 ,  *ニューラルネットワーク ,  *状態推定 ,  工具摩耗
準シソーラス用語： MATLAB ,  特徴量 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： genetic algorithm ,  BP neural network ,  monitoring current ,  tool wear

分類 (5件)： 射出成形  (YH04050Y) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  液体燃料工業  (YE03000F) ,  恒温・昇温装置一般  (AD06051T) ,  発電一般  (NB03010W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 遺伝的アルゴリズム ,  BPニューラルネットワーク ,  ディスク ,  フライス削り ,  摩耗 ,  状態予測