神经网络在叶片电解加工阴极修正中的应用

"基于神经网络的叶片电解加工阴极修正仿真 (2010年)" 本文探讨的是在电解加工领域中，如何利用人工神经网络技术优化叶片电解加工的阴极设计与修正过程。电解加工是一种利用阳极溶解原理进行精密加工的技术，尤其适用于处理高强度、硬度和韧性的材料，如航空发动机叶片。尽管电解加工具有诸多优势，但工具阴极的设计和修正仍然是技术挑战。 文中提到，传统的阴极修正方法依赖于人工，效率较低且难以满足高精度需求。为了改善这一情况，研究者构建了一个基于改进的反向传播（BP）神经网络的数字化阴极修正模型。这种模型能够对阴极型面进行数字化修正，从而提高修正效率。通过对多组阴极修正数据的分析，研究者使用神经网络模型来预测型面修正量。结果显示，模型预测的修正量与实验结果的偏差较小，最大绝对误差约为0.015mm，显示出良好的预测准确性。 阴极修正对于提高叶片电解加工的精度至关重要，特别是在处理复杂形状和高精度要求的航空发动机叶片时。通过使用神经网络模型，可以减少修正次数，缩短修正周期，进一步提升加工效率。这为电解加工领域的研究提供了新的思路，尤其是在应对复杂型面和高精度要求的零件加工上。 该研究属于自然科学论文，得到了国家“863”计划重点项目的资助。作者团队来自南京航空航天大学机电学院，他们专注于电解加工领域的研究，尤其是阴极设计和修正方面的工作。文章的发表进一步推动了电解加工技术的发展，为实际工程应用提供了理论和技术支持。