通过训练网络并修改关系，实现加工参数的自动选择和优化，直至获得理想的输出。 网络模型如图1所示。自动化制造中加工参数的自动选择为实现数控编程中加工参数的自动K生成提供了有效的方法和手段。 1 用于选择加工参数的神经网络模型。 根据加工中的误差反映理论，误差反映E[1]系数为： (1))(k21aa系统Fy-式中：Fy=(2) 图1 由方程可知模糊神经网络模型yxn (1)和式(2): 2 网络训练数据的获取与分析 (3)) (k21aa系统实验数据，训练网络。使网络输出结果)(通过大量的实验，几个获取多组实验数据，以加工前的毛坯误差EB和加工后的工件误差EE作为精度要求，它们之间存在如下关系： 2.12.12.1 网络实验数据的获取 网络实验数据的获取网络实验数据EE=EB·ε1·ε2·ε3 (4) 图2为实验设备示意图，实验中选择ф50可以看出，加工后的零件误差与零件原始误差一致实验材料采用铸铁、20#钢、45#钢、铸铝棒材。 使用车床上的工艺系统刚度计测量差值、进给速度、工艺系统刚度、工件硬度和加工次数等因素。 工艺系统和每次切削深度都是复杂且非线性的。 线性关系。

在用百分表和百分表测量工件刚度和切前径向误差的研究中网站推广，假设加工次数为3次，每次切削量占总差值和切后径向误差网站推广公司，并用计算机记录并处理数据和切削量的百分比分别（P2和P3可以为0）通过打印机打印出数据。 ,,,由于P1+P2+P3=1且总切削量已知，因此只需要P1和P2即可控制整个加工过程。由此我们有12个，即HBSPE前后的P12f。 输入语言层为模糊化层、推理层、隐藏层、输出层，满足2.1网络实验数据的获取。

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