基于神经网络的前混合磨料射流切割深度的研究
董星1
马安昌2
吴财芳3
韩建勇1
1.黑龙江科技学院,机械工程系,黑龙江,鸡西,1581052.黑龙江科技学院,科技处,黑龙江,鸡西,1581053.中国矿业大学,资源与环境工程学院,江苏,徐州,221008
摘要：前混合磨料射流理论的不完善性及切割深度与影响因素间存在复杂的非线性关系,难以用传统的数学方法建立切割深度模型.在实验室试验数据的基础上,应用神经网络方法建立了切割深度的预测模型,模型训练平均误差达到0.01.应用结果表明,方法可行,模型可靠,相对误差小于7.47%,具有较大的实用价值.扩大了神经网络方法的应用范围,探索出了建立切割深度模型的有效途径,进一步充实了前混合磨料射流基础理论.
关键词：神经网络磨料射流切割深度预测
分类号：TP601(射流技术（流控技术）)TP183(自动化基础理论)
资助基金：黑龙江省自然科学基金(E00-20)
论文发表日期：2002-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 430-433 )
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