传8算法来预报加工的质量和优化参数，并用实验的数据验证了该系统。
1引言电火花线切割加工在模具制造成型刀具加工难加工材料和精密复杂零件的加工等方面起着十分重要素过多，所以线切割的质量保证，尤其是线切割的精加工日趋被人们所重视。现提出利用气体电介质的介电性能来提高电火花线切割加工质量的方法，并用遗传3算法来预报加工质量和优化参数，为气中电火花线切割的加工提供了理论保证。
2气中电火花线切割加工机理的分析电火花加工又称放电加工0电火花线切割是线电极电火花加工。是种直接利用电能和热能进行加工的新工艺，即基于工具和工件正负电极之间脉冲性放电时的电腐蚀来腐蚀多余的金属，以达到零件的尺寸形状及面质量的加工要求。在电火花线切割加工中，传统方法是使用液体介质，其主要作用是对放电通道进行压缩；对放电区的消电离作用；对电极工件和加工屑的冷却作用；对放电产物的清除作用。而干式电火花线切割使用的是气体电介质，它虽然也是完成以上项作用，但是液体电介质和气体电介基金项目国家自然科学基金资助项目50105003质具有不同的伏安特性。气体电介质与液体电介质相比有段电导的饱和区，正是利用这段饱和区来提高电火花加工精度1.饱和区段的特点是电压增加而电流不，加。这有利于提高两极间的电压而减小放电间隙，而此时电流不变，单个脉冲能量不变，所以可提高加工面质量在液体电介质中电压，加电流也增加，则单个脉冲能量变大，所以液体电介质中加工面质量差。并且空气的电导率远远小于液体的电导率，所以其他电参数相同的条件下，空气中加工放电间隙小，有利于提高加工精度2.
3参数优化系统设计用神经网络建立时，需要首先获取定数量的样本。在快走丝电火花线切割加工中，加工性能的主要评价指标是加工速度和面粗糙度尺心当工件材料定时，材料厚度，峰值电流，脉冲宽度脉冲间隔1.
等参数对加工性能影响*为显著，经论证后*终确定实验中需要检测的量为和，变化的参数为丑1和。
确定网络模型为4922，这种结构不仅具有较好医机械工程师标准班算法自学习训练误差变化隐层取个神经元，即5尸5，每个神经元通过适当积之和输给函数阈值单元，阈值单元的另个输入为阈值6，第层的输出通过神经元的传递函数传递到下层，如此连续传递直至*后获得网络的输出向量，第层神经元取丁3耶1讲1曲正切5形传递函数，第层神经元取，肛6截性传递函数，以保证较大的输出值范围。设计时输出样本确定输入样本和输出样本后，可以直接对神经网络进行初始化。设定完成后，可以开始训练网络。每次训练中网络输出值与目标样本作比较，并求出网络误差平方和，若大于期望误差值，网络自动返回，修改各神经元权值；和阈值613，标准8算法自学习训练结果1.
由1可知，标准8算法训练速度较慢，需要3000次训练后，网络误差才降低到所设误差以内，用3成洞络仿真函数可实现即神经网络的仿真输出从中可以看出，神经网络的预测精度比较高，预测误标准丑算法的自学习训练误差变化实际值，预测值预测误差实际值预测值预测误差差平均基本控制在8之内，但是速度比较慢。遗传8算法的训练流程框2.
4实验验证与结论为了验证效果，我们做了气中加工的实验。气中加工时介质是常温常压下的大气，此时关闭供液系统。
工件材料为优质模具钢12；电极丝为，丝，丝径是为40也；工件进给档4；机床型号87740高速走丝线切割机床。测量装置是哈尔滨量具刃具厂生产的2302型面轮廓测量仪。由中的对比分析看出优化效果较好，能控制在8以内。从而得到如下结论利用神经网络能够较精确地为气中电火花线切割做出参数优化。
