本發明公開了一種硬質合金刀片化學機械拋光表面粗糙度的預測方法,包括以下步驟:步驟一、設計化學機械拋光硬質合金刀片實驗參數與實驗方案,以及實驗數據的采集;步驟二、采用基于高斯函數的異常檢測算法進行實驗樣本數據的預處理;步驟三、建立遺傳算法優化BP神經網絡的預測模型,利用預處理后的實驗樣本數據對預測模型進行學習訓練,從而獲得不同條件下硬質合金刀片的表面粗糙度預測模型。本發明采用基于高斯函數的異常檢測算法進行實驗樣本數據的預處理,淘汰異常數據組,再通過遺傳算法優化BP神經網絡的閾值和權值,建立高精度的表面粗糙度預測模型,提高了化學機械拋光效率。
聲明:
“硬質合金刀片化學機械拋光表面粗糙度的預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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