《表3 网络预测输出与实际输出的对比》

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《高温合金GH4169的电火花加工参数建模》

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由表3可知，对于表面粗糙度，网络预测的最大相对误差为14.85%、最小相对误差为0.03%，进而求得平均相对误差为7.39%；对于材料去除率，最大相对误差为22.04%、最小相对误差为1.17%，进而求得平均相对误差为13.09%。由此可见，不论对于表面粗糙度还是对于材料去除率，相对误差都在合理范围内。因此，利用BP神经网络建立关于电火花加工GH4169的预测模型具有一定的现实意义。然而，实际值和预测值总存在一定的误差，经分析认为原因主要有两点:第一，电火花加工过程具有复杂性和不可重复性，加工过程中极易受到外在因素影响，即使设定相同的加工参数，最终的工艺目标也会有差异；第二，由于模型的参数设置没有统一的标准，在很大程度上依赖于前人的经验，所设置的参数未必是最合适的，加上网络的初始权值和阈值由模型自动随机选取，虽然最后能完成收敛但未必是最优的。因此，网络的预测精度还有待改进。