基于粒子群算法和BP算法相结合,借助粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值构建了PSO-BP神经网络磨削表面粗糙度预测模型.以砂轮粒度、砂轮转速、工件速度和径向进给量为正交实验四因素,设计了L75(31×53)混合水平表,并获取75组实验数据作为该预测模型的训练和测试样本.实验结果表明:与BP神经网络预测模型相比,PSO-BP神经网络预测模型的预测精度更高,其预测值与实测值的平均误差由0.48％降至0.29％.
BP神经网络 预测模型 粒子群算法 表面粗糙度