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作者：朱毅;梅丽芳;黄佳成;周伟;陈根余;王昊;
单位：厦门理工学院机械与汽车工程学院;福建省客车先进设计与制造重点实验室;湖南大学机械与运载工程学院;湖南大学激光研究所;
摘要：精准的去除效率预测对纳秒激光修整青铜金刚石砂轮具有重大意义，以BP神经网络建立激光修整青铜金刚石砂轮工艺参数的预测模型，利用CIGWO算法进行改进。首先，基于BP神经网络模型的拓扑关系，确定出模型的输入层、隐含层及输出层节点数，构建工艺参数与砂轮单位时间去除量之间的映射关系；然后，采用Cricle混沌映射自适应权重灰狼算法对建立的预测模型实现工艺参数寻优；最后，根据反向传播训练结果对比试验测量真实值。结果表明，与传统BP网络模型相比，提出的CIGWO-BP预测算法精度提高了3.32%,真实值与CIGWO-BP预测值的平均相对误差在5.4%以内。综合说明该优化模型为建立激光修整砂轮去除效率的预测提供了一种方式。
关键词：神经网络;;灰狼算法;;激光加工;;青铜金刚石砂轮
基金资助：国家科技重大专项(2012ZX04003101)
