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应用Levenberg -马夸特建立反向传播Neurointelligence算法研究切削参数对推力的影响&洞Diameteral准确性铝合金的钻探

文摘

本文切割速度的影响,进料速度和角度,铝合金的机械性能直径的误差和推力被协助调查和估计的神经网络使用基于Levenberg -马夸特的反向传播算法。三种类型的商业选择铝合金工件材料进行实验。神经网络分析是用来分析钻井参数的影响和预测直径误差的响应和推力向钻井参数的变化。网络灵敏度和相对重要性分析的结果表明,进料速度和切割速度显著减小径向误差和推力。

Hossam m . Abd El-rahman *

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