基于遗传算法优化BP神经网络的喷丸成形工艺参数预测方法

摘要

本发明公开了一种基于遗传算法优化BP神经网络的喷丸成形工艺参数预测方法，用于解决现有喷丸成形方法实用性差的技术问题。技术方案是首先采用BP神经网络建立零件外形特征、材料力学性能与喷丸工艺参数之间复杂的非线性映射关系，再采用遗传算法对BP神经网络的结构和参数进行优化，可用于喷丸成形工艺参数的辅助设计。由于采用BP神经网络构建零件外形特征、材料力学性能与喷丸成形工艺参数之间复杂的非线性映射关系，在不需要充分了解喷丸内部机理的情况下即可建立喷丸成形工艺参数预测模型，并利用遗传算法对BP神经网络的结构和参数进行优化，降低了预测时间，提高了预测精度，有效提升了喷丸成形工艺参数设计的效率，实用性好。