基于遺傳—神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)控插補算法的研究.pdf

1、當今，非球曲面光學零件的超精密加工技術已成為各國在超精密加工領域中爭相發(fā)展的關鍵技術，而數(shù)控插補算法是超精密數(shù)控技術的核心之一。在數(shù)控系統(tǒng)中,它是生成加工軌跡的一個最基本的子程序,在很大程度上決定了數(shù)控機床的加工精度和最大進給速度。
　　本文首先綜述了國內(nèi)外非球曲面超精密加工中所運用的插補算法的發(fā)展概況。針對現(xiàn)有的數(shù)控插補算法的不足，提出一種基于遺傳-神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)控插補算法。該算法主要利用神經(jīng)網(wǎng)絡的并行性能和可模擬任意非線性函數(shù)的

2、特性，使得插補運算的時間大幅度縮短，并且可以對任意曲線或空間離散點進行直接插補。針對神經(jīng)網(wǎng)絡易出現(xiàn)局部最優(yōu)點、收斂速度慢和訓練量過大等問題，本文先利用遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化后，再執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡的算法步驟。因為遺傳算法具有全局隨機搜索能力，魯棒性強、使用簡單和廣泛的特點，它不采用路徑搜索，而采用概率搜索，不用關心問題本身的內(nèi)在規(guī)律，能夠在復雜的、多峰值的、不可微的大矢量空間中迅速有效地尋找到全局最優(yōu)解，所以可以彌補神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法的不足