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基于PSO-RBF的50mm厚Q235碳钢40kW激光坡口切割粗糙度预测方法
1
作者
李天豪
成巍
+3 位作者
李峰西
王文涛
徐子法
吕蕾
《激光杂志》
北大核心
2025年第2期218-224,共7页
提出一种基于粒子群优化径向基神经网络的高功率激光坡口切割粗糙度预测方法。采用40 kW激光坡口切割系统进行50 mm厚度Q235碳钢30°V型坡口切割试验;基于正交试验结果,通过径向基神经网络建立激光坡口切割工艺参数与坡口切面粗糙...
提出一种基于粒子群优化径向基神经网络的高功率激光坡口切割粗糙度预测方法。采用40 kW激光坡口切割系统进行50 mm厚度Q235碳钢30°V型坡口切割试验;基于正交试验结果,通过径向基神经网络建立激光坡口切割工艺参数与坡口切面粗糙度间的回归预测模型;采用粒子群算法实现径向基神经网络隐含层函数中心位置、宽度以及隐含层与输出层之间权值的优化,将优化后的模型用于坡口切面粗糙度预测。实验结果表明:与多层前馈神经网络、标准径向基神经网络模型相比,该模型对坡口切面粗糙度的预测结果更准确,该预测模型的决定系数为0.9576,均方根误差为0.0326,平均偏差误差为0.0409。本研究可以得到精确度较高的坡口切割粗糙度预测模型,实现高功率激光坡口切割粗糙度有效预测。
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关键词
高功率激光坡口切割
正交试验
径向基神经网络
粒子群算法
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职称材料
题名
基于PSO-RBF的50mm厚Q235碳钢40kW激光坡口切割粗糙度预测方法
1
作者
李天豪
成巍
李峰西
王文涛
徐子法
吕蕾
机构
齐鲁工业大学(山东省科学院)激光研究所
济南森峰激光科技股份有限公司
出处
《激光杂志》
北大核心
2025年第2期218-224,共7页
基金
山东省重大科技创新工程(No.2022CXG020205)
山东省科技型中小企业能力提升项目(No.2023TSGC0357)
山东省科技型中小企业能力提升项目(No.2023TSGC0118)。
文摘
提出一种基于粒子群优化径向基神经网络的高功率激光坡口切割粗糙度预测方法。采用40 kW激光坡口切割系统进行50 mm厚度Q235碳钢30°V型坡口切割试验;基于正交试验结果,通过径向基神经网络建立激光坡口切割工艺参数与坡口切面粗糙度间的回归预测模型;采用粒子群算法实现径向基神经网络隐含层函数中心位置、宽度以及隐含层与输出层之间权值的优化,将优化后的模型用于坡口切面粗糙度预测。实验结果表明:与多层前馈神经网络、标准径向基神经网络模型相比,该模型对坡口切面粗糙度的预测结果更准确,该预测模型的决定系数为0.9576,均方根误差为0.0326,平均偏差误差为0.0409。本研究可以得到精确度较高的坡口切割粗糙度预测模型,实现高功率激光坡口切割粗糙度有效预测。
关键词
高功率激光坡口切割
正交试验
径向基神经网络
粒子群算法
Keywords
high-power laser ramp cutting
orthogonal test
radial base neural network
particle population algorithm
分类号
TN249 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PSO-RBF的50mm厚Q235碳钢40kW激光坡口切割粗糙度预测方法
李天豪
成巍
李峰西
王文涛
徐子法
吕蕾
《激光杂志》
北大核心
2025
0
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