應用反應曲面法與類神經網路於氣中放電加工分析之研究
劉佳蘴

 

  • 應用反應曲面法與類神經網路於氣中放電加工分析之研究
  • 紀錄類型: 書目-語言資料,印刷品 : 單行本
    作者: 劉佳蘴,
    其他作者: 林炎成,
    其他作者: 卓漢明,
    出版地: [南投縣]
    出版者: 南開科技大學車輛與機電產業研究所;
    出版年: 民104[2015]
    面頁冊數: 67葉 : 圖,表 ; 31公分+1張光碟
    標題: 氣中放電加工
    標題: EDM in gas
    電子資源: http://handle.ncl.edu.tw/11296/ndltd/13535532180246643278
    附註: 指導教授: 林炎成
    附註: 共同指導教授: 卓漢明
    附註: 參考書目: 葉63-67
    摘要註: 本論文主要目的在應用反應曲面分析法與類神經網路技術,針對氣中放電加工設定並操作參數以及加工特性間建立有效的數學預測模型,並分析氣中放電加工對材料去除率與表面粗糙度具有顯著影響的加工參數,以獲得氣中放電加工特性中最有效率的參數設定值。首先經由反應曲面法之中央合成法設計實驗,建立二次迴歸關係式的數學模型,並使用變異數分析(ANOVA)評估數學模型相關係數對加工特性觀察值影響的重要性。類神經網路技術中以倒傳遞類神經的方式來分析,首先利用輸入層、隱藏層以及輸出層來結合網路,再運用最陡坡降法重覆規劃連結權重與偏權的數值,將訓練學習所獲得之連結權重與偏權值放入該網路系統中,使該網路模型具有預測能力。氣中放電實驗參數選定放電電流(Ip)、脈衝時間(Tp)、空氣壓力(Gp)以及伺服參考電壓(Sv),而加工特性的觀察值為材料移除率(MRR)及表面粗糙度(SR)。經由反應曲面法分析結果,分別對MRR及SR建立二次迴歸方程式,可得到氣中放電加工參數最佳的加工條件為放電電流(Ip)設為12.9 A、脈衝時間(Tp)設為250 μs、空氣壓力(Gp)設為5 kg/cm2、伺服參考電壓(Sv)設為47 V,在這個條件下曲面反應法所得到MRR為1.85603 mm3/min,SR為 Ra 2.5236 µm。類神經分析法,經30組數據訓練後,獲得具4個輸入參數的輸入層、1個具5個神經元的隱藏層及2個輸出參數的輸出層的類神經網路,將此類神經預測模型與5組實驗數據進行測試比對,誤差值約5%以內,顯示所建立的類神經網路具有良好的預測能力。
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