原创《基于BP网络的机械产品质量预测模型》：本论文主要论述了产品质量论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
摘 要：BP网络是在现下时代的科技水平之下,被研发出来的一种分析性网络,主要用于分析某产品质量问题的形成因素.此网络在现代的机械行业被运用甚广,其主要体现为质量预测模型.通过BP网络的预测模型,能够提前知道机械工件完成后的尺寸,进而以此为基础对产品生产、制作进行控制为产品质量带来了保障.
关键词：BP网络；机械产品；预测模型
DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.08.066
0 引言
在传统的机械工件生产的模式之下,绝大部分的工作都需要人工进行实施,其中对于产品质量的检验也是同样.而当时对产品进行检验的方法,也主要是通过定期手动抽查的形式来实施,这样的检验方式显然只能发现产品质量问题,而无法改变产品质量问题.要做到产品质量问题的改变,需要对产品形成的过程、标准有一定的了解,至此BP网络被现代科技研发出来,通过BP网络的功能,能够在产品成型之前了解产品成型后的标准,如此辩护质量的把控.
1 BP网络概述
BP网络的全称为BP神经网络,是一种以误差逆向传播算法为基础,从而得出的多层前馈神经网络,目前此网络在社会各个行业当中应用广泛[1].此网络的功能主要在于对某个目标进行分析,得出目标的标准形态、尺寸等,进而当BP网络运用于机械工件产品生产行业时,能够在产品成型之前,对产品进行分析了解标准的产品应当是什么样子的,从而以此为依据控制产品的质量.
BP网络的分析功能,主要是通过预测模型来实现,而通过预测模型能够知道,影响机械产品工件质量的因素,从而将此因素进行修复或排出.此项功能与人工审查的模式有着本质上的区别,即人工审查只能知道某个产品“因为什么因素,而出现了什么质量问题”,并不能将问题改善,而预测模型是在产品成型之前就对产品进行分析,从而当发现问题后产品依旧有较大的改善空间,并且模型的分析相对人工审核更加细致,基于现代科技的水平,预测模型的分析能力,能够达到肉眼无法辨识的微观的程度,十分精细的保障了机械工件质量.
2 BP网络解析
（1）BP網络预测模型建立.在通过BP网络进行预测工作时,首先第一步就是要建立预测模型,而建立预测模型主要又分为两个步骤,即为参数的输入确认、隐层神经元确认.
第一,参数的输入确认.预测模型的建立同样是需要基础的,而其基础就是输入的参数.在正确的参数输入之后,BP网络能够以其为基础,分析参数数据逐渐构建预测模型.
第二,隐层神经元确认.隐层神经元是预测模型的参数基础之一,但其关联重大,所以单独剖析.首先在输入隐层神经元时,要确认隐层神经元的数量,一般情况下可以通过仿真试验来进行确认.隐层神经元数量要保持恰当,过多会导致网络泛化的现象,并拖延训练的时间,太少则降低了网络与训练集的匹配度.
（2）BP网络预测模型训练.基于上述可以了解到,BP网络是采用误差逆向传播算法的一种网络,所以该网络在训练的工程当中,首先需要设定一个预想的输出数值,进而当信息进入网络时,在隐含层的作用之下将信息转化至输出层,最终输出层就会出现一个实际的输出.但因为基础的输出数值是预想数值,所以最终输出值未必是正确的,进而可能会产生最终输出没有达到预想输出数值的情况,在这样的情况下,两值之间的误差会形成误差信号,按照原流程返回初始的输入层,最终通过学习算法不断的修改神经元的权值,不断的反复运行此过程,在过程当中误差会逐渐减少,进而实现理想化的输出值.
3 BP网络在机械产品质量预测模型当中的应用
在网络状态完善的前提下,以某机械产品生产车间为例,对该车间BP网络的机械产品质量预测模型进行分析,预测了该车间产品生产质量.首先采集机械产品质量预测模型样本,通过产品生产信息实现采集工作,之后对产品进行产品质量成型后的尺寸标准进行预测.
样品采集结果显示,该车间机械产品工艺系统刚度为333.2K,工件硬度为154HBS,进给量0.05mm.之后开始预测工作,本次预测结果与实际目标值误差为6.1%,结果评估进入准确数据范围,由此证实通过BP网络的预测模型,能够准确的预测机械产品的尺寸,具备改善效应.
4 提高BP网络运行方针
（1）训练时间的缩短.现代的BP网络实际上已经趋于成熟,各项功能已经足以支撑现代的各个行业的需求,但是基于发展的角度上来说,BP网络的训练时间相对较长,虽然能够满足现在的需求,但随着需求的增加,早晚会出现不利的影响,所以需要继续缩短BP网络的训练时间,以此通过更高效的速率,来加强社会行业运作的效率.
（2）实施的便捷性研究.BP在现代而言是一项十分先进并且复杂的技术,其中含有十分强烈的专业性,所以在整体的角度上,许多车间工程并不会使用BP网络,使得其价值发展受到了阻碍.而为了加强BP网络的推广,就需要加强BP网络的实施便捷性,使得此网络更加大众化,以此形成良好的推广效应.
（3）改善容易陷入局部极小值的不足.通过对BP网络运行进行研究后发现,其时常会存在陷入在一个局部极小值当中循环,要等其自行脱出循环可能需要几万次甚至更多的运行,这就说明其运行的过程存在一定的缺陷,并且需要人工实时管理.而此项技术的本质上是含有较强自动化概念在内的,这样的运行现状显然违背了本质内容,所以需要对词典进行改善.
（4）学习时间的合理化加强.BP网络的运行当中存在一个学习的过程,但是通过大量的试验发现,即使是人工在短时间能够计算出来的简单问题,BP网络同样需要进行几百次的学习,这说明BP网络的运行模式存在不合理的弊端.理论上来说简单与复杂的问题,其所需要的学习时间是不相等的,而这样的现状显然不能贴合理论,所以需要对BP网络的学习过程进行深入分析,将学习时间进行合理的调试,使其合理化运行.
5 结语
现代的社会对于各方面的要求都逐渐增加,在机械产品方面同样有着相应的要求,而为了提高产品的质量,BP网络的应用能够很好的提供帮助.通过BP网络,能够在机械产品成型之前对其结果进行预测,从而实现保障.目前BP网络的运作现状存在不足,主要为训练时间的缩短、实施的便捷性研究、改善容易陷入局部极小值的不足、学习时间的合理化加强,需要对此类不足采取针对性的提高策略.
参考文献：
[1]张蕾.基于BP网络的机械产品质量预测模型[J].机械工程师,
2017（11）.
作者简介：张蕾（1981-）,女,陕西西安人,硕士,讲师,研究方向：计算机集成制造、制造资源管理等.
产品质量论文参考资料：
结论：基于BP网络的机械产品质量预测模型为适合不知如何写产品质量方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于产品质量论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
