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摘要
为了保证滚刀加工质量的一致性，缩短滚刀工艺文件的制定周期，在对滚刀的粗加工工艺进行研究后，采用机器学习方法，将滚刀的几何特征参数作为反向传播(BP)神经网络的输入变量，滚刀粗加工中每个工序的工艺参数作为输出结果，对滚刀粗加工过程中每个工序的工艺参数进行预测。针对传统BP神经网络最速下降法收敛速度慢的问题，在研究了“锯齿现象”产生的原因后，提出了一种“修正下降方向”的反向传播神经网络算法。仿真结果说明，与传统BP神经网络相比，同等条件下，改进的BP神经网络收敛速度加快，预测结果可靠。
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单位西安工业大学; 机电工程学院
