9、人工神经网络在机械制造与逻辑问题中的应用

人工神经网络在机械制造与逻辑问题中的应用

在当今的机械制造和逻辑运算领域，人工神经网络正发挥着越来越重要的作用。下面将为大家详细介绍人工神经网络在这两个方面的具体应用和优势。

1. 人工神经网络在精密钻孔尺寸控制中的应用

在机械制造过程中，人工神经网络被用于监测刀具磨损和控制切削参数。这里主要研究了多层感知器（MLP）人工神经网络和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）在精密钻孔尺寸控制中的应用。

1.1 MLP网络的表现

• 铝合金 ：估计误差在精密孔规定范围内，一般工业公差误差为17%，人工神经网络估计导致产品合格性拒收的比例仅为6%。
• 钛合金 ：在45%的尝试中，MLP网络模拟的精度误差低于所使用的测量仪器。37%的估计误差在精密孔规定范围内，一般工业公差误差为15%，人工神经网络估计导致产品合格性拒收的比例仅为3%。

MLP网络在训练中使用了大量信号，估计精度较高。对于钛合金，产生52%的正确响应（误差低于5μm）；对于铝合金，产生42%的正确响应。其不可接受的误差率，钛合金为4%，铝合金为8%。

1.2 ANFIS系统的表现

ANFIS系统的模拟方式与MLP网络类似，但仅使用一个输入，即Z力。
- 铝合金 ：在35%的尝试中，ANFIS的精度误差低于所使用的测量仪器。37%的估计误差在精密孔规定范围内，一般工业公差误差为19%，人工神经网络估计导致产品合格性拒收的比例为9%。
- 钛合金