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

1、當(dāng)今，非球曲面光學(xué)零件的超精密加工技術(shù)已成為各國在超精密加工領(lǐng)域中爭相發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，而數(shù)控插補算法是超精密數(shù)控技術(shù)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(jìn)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(luò)的數(shù)控插補算法。該算法主要利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jìn)行直接插補。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易出現(xiàn)局部最優(yōu)點、收斂速度慢和訓(xùn)練量過大等問題，本文先利用遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化后，再執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(guān)心問題本身的內(nèi)在規(guī)律，能夠在復(fù)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(luò)學(xué)習(xí)算法的不足