基于BP神经网络的NURBS曲线插补方法研究的开题报告

基于BP神经网络的NURBS曲线插补方法研究的开题报告论文题目：基于BP神经网络的NURBS曲线插补方法研究一、研究背景及意义：随着现代制造业技术的不断发展，高精度加工技术对于产品质量的重要性不断增强。而数控机床正是现代加工技术中的代表，其对于加工精度和效率的要求也越来越高。而数控机床的高精度加工技术中，NURBS曲线插补技术是一种常用的加工方式。在现有的数控机床加工技术中，常用的插补算法为多项式插值算法，但这种算法的精度与运算复杂度之间是一种矛盾，精度更高的算法可能会导致计算效率低下，因此需要寻求一种更加高效精准的NURBS曲线插补方法。神经网络自20世纪以来，作为一种模仿生物神经系统的计算模型，逐渐成为了研究各个学科中常用的工具之一。其中BP神经网络是目前应用最广泛的神经网络算法之一，其具有数据拟合、分类、预测等方面的能力。因此，将BP神经网络应用于NURBS曲线插补算法的研究具有很高的研究价值。二、研究内容和目标：本文旨在将BP神经网络应用于NURBS曲线插补算法中，基于BP神经网络的学习能力和非线性映射能力，通过对数据的拟合，提高NURBS曲线插补算法的精度和效率，并且提供在不同加工条件下的预测能力。具体研究内容如下：（1）通过BP神经网络拟合NURBS曲线控制点的坐标，实现曲线的插补。（2）对于不同的加工条件，设计不同的NURBS曲线控制点坐标训练数据，应用BP神经网络进行训练，提供曲线插补的预测能力。（3）对比多项式插值算法与基于BP神经网络的NURBS曲线插补算法的加工效率与精度，并且对算法进行优化。三、研究方法和技术路线：本文的研究方法主要是基于BP神经网络算法进行。首先需要采集不同加工条件下的实验数据，将实验数据进行处理，得到不同加工条件下的NURBS曲线控制点坐标数据。接着将数据输入到BP神经网络中进行训练，并对训练效果进行评估。在完成BP神经网络模型的搭建和训练之后，结合数控机床的实际加工情况，进行多项式插值算法与基于BP神经网络的NURBS曲线插补算法的效率与精度比较，并针对NURBS曲线插补算法进行优化。四、预期成果：本文旨在将BP神经网络应用于NURBS曲线插补算法中，基于BP神经网络的学习能力和非线性映射能力，通过对数据的拟合，提高NURBS曲线插补算法的精度和效率，并且提供在不同加工条件下的预测能力。通过对多项式插值算法与基于BP神经网络的NURBS曲线插补算法的对比，评估BP神经网络应用于曲线插补算法中的优劣势，并进行算法的优化。预期的研究成果如下：（1）基于BP神经网络的NURBS曲线插补算法模型。（2）不同加工条件下的NURBS曲线插补的预测模型。（3）多项式插值算法与基于BP神经网络的NURBS曲线插补算法的比较与优化结果。五、参考文献：[1]FuY,ChenDZ.AdaptiveNURBScurveandsurfacefittingusinghierarchicalgeneticalgorithms[C]//Proceedingsofthe2005ACMsymposiumonSolidandphysicalmodeling.ACM,2005:15-26.[2]SeoH,ChoDW.AstudyonCNCFilletrollingsystemusingNURBSinterpolationalgorithm[C]//Proceedingsofthe23rdInternationalConferenceonProductionResearchLugano,SwitzerlandAugust.2015:30-34.[3]JiangY,WangZ.ResearchonNURBScurveinterpolationalgorithmbasedonRBFneuralnetwork[C]//2ndInternationalConferenceonInformationScienceandControlEngineering.AtlantisPress,2015:197-203.[4]JanyaniV,GuptaK,JagdevH.ApplicationofartificialneuralnetworkintoolpathgenerationforCNCmachines[C]//Proceedingsofthe2012InternationalConferenceonIndustrialEngineeringandOperationsManagementIstanbul,Turkey,July.2012:3-7.[5]AyA,GunerE,UysalE.AnewS-shapedfeedrateschedulingapproachforNURBSbasedmachiningsystems[C]//ASME201914thInternation