雷射切割不銹鋼之粗糙度預測模式探討(文件)
【正文】 m 厚度的 AISI304 不銹鋼板工件，且切割加工條件範圍為 ≦ v≦6 mm/s ，120≦ f≦160 Hz 和 ≦ t≦ ms 時，只需要輸入 v、 f 及 t 之值，即可得到切割面粗糙度之預測值。 。 反應表面法平均誤差為 % ，最大誤差值為 %，最小誤差值為 % 倒傳遞類神經網(wǎng)路平均誤差值為 %，最大誤差值為 %，最 小誤差值為 % 結論 反應表面法預測模式的建構較為簡單，故適合應用於需要迅速反應需求的應用，如加工現(xiàn)場。 架構切割面粗糙度預測模式 ? 本研究乃採用倒傳遞類神經網(wǎng)路原理來架構出切割面粗糙度預測程式，此程式先透過田口法決定最佳網(wǎng)路參數(shù)，再利用輸入訓練範例來求得最終的權值及閥值，最後以回想範例來驗證及分析以了解此一預測模式是否完成建構。 倒傳遞網(wǎng)路 ? 倒傳遞類神經網(wǎng)路 的應用較其它型式網(wǎng)路普遍，且其預測能力較佳，此乃因倒傳遞類神經網(wǎng)路只用一個正規(guī)神經元表達一個變數(shù)，對基本輸入的部份累加運算、轉換，使得模式對於變數(shù)高值域與低值域部份，具有相當高的敏銳性和精確性，其網(wǎng)路架構如圖 倒傳遞網(wǎng)路 倒傳遞類神經網(wǎng)路運算式 ? 倒傳遞類神經網(wǎng)路的運算主體可分為兩部份，第一部份為藉由輸入學習範例資料來學習的模式，以求得加權值 （ Weight value）和偏權值 （ Threshold value） 的學習過程。 田口法的應用 ? 田口法在本研究之應用為利用直交表、平均數(shù)分析與變異數(shù)分析等來求得倒傳遞類神經網(wǎng)路程式的最佳網(wǎng)路參數(shù)。 ? 當品質特性值與其目標值之差距愈大時，損失也愈大。 反應表面法原理 ? 本研究利用反應表面法建立之實驗模式，一般是以三個輸入變數(shù)為主（為配合三維座標X1, X2, X3），在本研究中是以切割速度、脈衝頻率及脈衝寬度等雷射加工條件為輸入
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