3-35  基于改进BP网络的电火花加工工艺选择模型

彭泽军  王宝瑞  陈  辉

    电火花加工是基于工具与工件间脉冲性火花放电产生的电腐蚀现象来加工工件的，特别适用于复杂形状、特殊要求零件和难加工材料的加工。但是电火花加工机理极其复杂，加工参数的选择在很大程度上取决于机床操作者的熟练程度，由于操作者的经验和知识所限，往往使电加工机床的性能和功能得不到充分发挥，甚至达不到加工要求。电火花加工所选取的工艺参数直接决定工艺效果，而工艺参数和工艺效果之间的关系异常复杂，解决工艺参数选择难的关键是建立一个合理有效的电火花加工选择模型，进而实现工艺参数的自动优化选取。

针对电火花工艺参数选择的难点，应用神经网络技术，建立了基于改进BP网络的电火花加工工艺选择模型，模型结构为3-17-7型。进行了大量电火花加工实验，建立了神经网络的样本数据库。对神经网络数据预处理方法进行了研究，提出了基于对数变换的神经网络数据预处理算法。所建立的工艺选择模型能真实反映机床的加工工艺规律，工艺参数选择试验表明能有效的进行工艺参数选择。经过多次训练测试表明，所提出基于对数变换的神经网络数据预处理算法比以往的正负归一化、均值归一化数据预处理方法训练速度快，相对误差小。

建模方法也适用于其它电加工方法和电加工机床，只要实验获取相应机床的加工方法的样本数据，对模型稍作修正，即可建立对应的电加工工艺选择模型。文中就铜打钢样本获取进行了实验研究，对铜钨、银钨打硬质合金，铜钨、银钨打钢，石墨打钢，也可用同样的实验方法获取样本，运用工艺模型训练建立相应加工工艺选择模型参数库，实际应用时，根据加工要求调用对应的加工工艺选择模型参数库即可。