机械工程材料

作者：华盛望, 蔡春波, 虞旦

关键词：BP神经网络, 成功历史智能优化器, 百叶片磨削, 材料去除率

针对氧化铝百叶片磨削T型Q235碳钢工艺，选取下压力和磨具转速为输入变量，材料去除率为输出变量，基于成功历史智能优化器（SHIO）算法优化反向传播（BP）神经网络，确定初始权值和阈值，获取一定范围内的最佳参数，建立了材料去除率的SHIO-BP神经网络预测模型，并进行了正交试验验证。结果表明：SHIO-BP神经网络预测的材料去除率和试验值的平均绝对误差为0.929，R2得分为0.990?3，预测准确，解决了传统BP神经网络的参数选择和易陷入局部最优解的问题。

来源：2025年第8期

《机械工程材料》期刊编辑部

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