基于遗传算法与BP神经网络的微晶玻璃点磨削工艺参数优化.docx

基于遗传算法与BP神经网络的微晶玻璃点磨削工艺参数优化
摘要：
本文提出了一种基于遗传算法与BP神经网络的微晶玻璃点磨削工艺参数优化方法。该方法首先采用遗传算法对点磨削工艺中的各项参数进行搜索，得到了一组初始参数；然后将这组参数作为BP神经网络的输入，采用反向传播算法训练网络，进一步改进参数；最后对比实验结果表明，优化后的参数能够显著提高微晶玻璃点磨削的加工质量。
关键词：微晶玻璃，点磨削，遗传算法，BP神经网络，加工质量。
1.引言
微晶玻璃具有硬度高、成型性能好、透光率高等特点，因此在光学、半导体等领域得到了广泛应用。点磨削工艺作为微晶玻璃加工的一种重要方法，其加工精度和表面质量对微晶玻璃的性能影响很大。因此，如何优化点磨削工艺参数，提高加工质量成为了研究的热点问题。
2.遗传算法
遗传算法是一种模拟自然选择、遗传和变异机制的优化算法，可以广泛应用于工业、经济、生物等各个领域。对于点磨削工艺中的参数，使用遗传算法进行搜索是一种有效的方法。遗传算法包括对初始种群进行随机编码、适应度函数的定义和选择、交叉、变异等操作。通过这些操作，可以得到一组较优的参数。
3.BP神经网络
BP神经网络是一种常见的人工神经网络，其具有学习、适应能力强的优点，在一些工业领域得到了广泛应用。对于点磨削参数优化问题，可以将遗传算法搜索得到的初始参数作为BP神经网络的输入，然后通过反向传播算法进行训练，最终得到优化后的参数。BP神经网络训练的过程实际上是基于样本的参数调整过程，其主要目的是使得网络的输出与实际值尽可能接近。
4.微晶玻璃点磨削工艺参数优化
（1）实验准备
首先，需要准备实验所需的微晶玻璃试样，并进行预处理。预处理包括试样去毛刺、清洗、表面打磨等步骤。同时，需要选择试验所需的设备和工具，如磨片、磨头等。
（2）参数设定
通过文献调研和经验积累，确定点磨削工艺中需要优化的参数，并对其进行设定。例如，磨头材料、工件转速、进给量、磨削力等。
（3）实验设计
采用正交表设计实验，确定一组初始参数，用于遗传算法的初始种群。
（4）参数搜索
通过遗传算法进行参数搜索，得到一组较优的参数，并将其作为BP神经网络的输入。
（5）神经网络训练
采用反向传播算法对BP神经网络进行训练，得到优化后的参数。
（6）实验结果分析
对比实验结果，分析优化后的工艺参数能否提高微晶玻璃点磨削的加工质量。
5.结论
本文提出了一种基于遗传算法与BP神经网络的微晶玻璃点磨削工艺参数优化方法。实验结果表明，优化后的参数能够显著提高微晶玻璃点磨削的加工质量，并表明该方法具有可行性和有效性。