摘 要：BP網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)下時代的科技水平之下，被研發(fā)出來的一種分析性網(wǎng)絡(luò)，主要用于分析某產(chǎn)品質(zhì)量問題的形成因素。此網(wǎng)絡(luò)在現(xiàn)代的機(jī)械行業(yè)被運(yùn)用甚廣，其主要體現(xiàn)為質(zhì)量預(yù)測模型。通過BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型，能夠提前知道機(jī)械工件完成后的尺寸，進(jìn)而以此為基礎(chǔ)對產(chǎn)品生產(chǎn)、制作進(jìn)行控制為產(chǎn)品質(zhì)量帶來了保障。

關(guān)鍵詞：BP網(wǎng)絡(luò)；機(jī)械產(chǎn)品；預(yù)測模型

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.08.066

0 引言

在傳統(tǒng)的機(jī)械工件生產(chǎn)的模式之下，絕大部分的工作都需要人工進(jìn)行實施，其中對于產(chǎn)品質(zhì)量的檢驗也是同樣。而當(dāng)時對產(chǎn)品進(jìn)行檢驗的方法，也主要是通過定期手動抽查的形式來實施，這樣的檢驗方式顯然只能發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量問題，而無法改變產(chǎn)品質(zhì)量問題。要做到產(chǎn)品質(zhì)量問題的改變，需要對產(chǎn)品形成的過程、標(biāo)準(zhǔn)有一定的了解，至此BP網(wǎng)絡(luò)被現(xiàn)代科技研發(fā)出來，通過BP網(wǎng)絡(luò)的功能，能夠在產(chǎn)品成型之前了解產(chǎn)品成型后的標(biāo)準(zhǔn)，如此辯護(hù)質(zhì)量的把控。

1 BP網(wǎng)絡(luò)概述

BP網(wǎng)絡(luò)的全稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種以誤差逆向傳播算法為基礎(chǔ)，從而得出的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前此網(wǎng)絡(luò)在社會各個行業(yè)當(dāng)中應(yīng)用廣泛[1]。此網(wǎng)絡(luò)的功能主要在于對某個目標(biāo)進(jìn)行分析，得出目標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)形態(tài)、尺寸等，進(jìn)而當(dāng)BP網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于機(jī)械工件產(chǎn)品生產(chǎn)行業(yè)時，能夠在產(chǎn)品成型之前，對產(chǎn)品進(jìn)行分析了解標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品應(yīng)當(dāng)是什么樣子的，從而以此為依據(jù)控制產(chǎn)品的質(zhì)量。

BP網(wǎng)絡(luò)的分析功能，主要是通過預(yù)測模型來實現(xiàn)，而通過預(yù)測模型能夠知道，影響機(jī)械產(chǎn)品工件質(zhì)量的因素，從而將此因素進(jìn)行修復(fù)或排出。此項功能與人工審查的模式有著本質(zhì)上的區(qū)別，即人工審查只能知道某個產(chǎn)品“因為什么因素，而出現(xiàn)了什么質(zhì)量問題”，并不能將問題改善，而預(yù)測模型是在產(chǎn)品成型之前就對產(chǎn)品進(jìn)行分析，從而當(dāng)發(fā)現(xiàn)問題后產(chǎn)品依舊有較大的改善空間，并且模型的分析相對人工審核更加細(xì)致，基于現(xiàn)代科技的水平，預(yù)測模型的分析能力，能夠達(dá)到肉眼無法辨識的微觀的程度，十分精細(xì)的保障了機(jī)械工件質(zhì)量。

2 BP網(wǎng)絡(luò)解析

（1）BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型建立。在通過BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測工作時，首先第一步就是要建立預(yù)測模型，而建立預(yù)測模型主要又分為兩個步驟，即為參數(shù)的輸入確認(rèn)、隱層神經(jīng)元確認(rèn)。

第一，參數(shù)的輸入確認(rèn)。預(yù)測模型的建立同樣是需要基礎(chǔ)的，而其基礎(chǔ)就是輸入的參數(shù)。在正確的參數(shù)輸入之后，BP網(wǎng)絡(luò)能夠以其為基礎(chǔ)，分析參數(shù)數(shù)據(jù)逐漸構(gòu)建預(yù)測模型。

第二，隱層神經(jīng)元確認(rèn)。隱層神經(jīng)元是預(yù)測模型的參數(shù)基礎(chǔ)之一，但其關(guān)聯(lián)重大，所以單獨剖析。首先在輸入隱層神經(jīng)元時，要確認(rèn)隱層神經(jīng)元的數(shù)量，一般情況下可以通過仿真試驗來進(jìn)行確認(rèn)。隱層神經(jīng)元數(shù)量要保持恰當(dāng)，過多會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)泛化的現(xiàn)象，并拖延訓(xùn)練的時間，太少則降低了網(wǎng)絡(luò)與訓(xùn)練集的匹配度。

（2）BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型訓(xùn)練?；谏鲜隹梢粤私獾?，BP網(wǎng)絡(luò)是采用誤差逆向傳播算法的一種網(wǎng)絡(luò)，所以該網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練的工程當(dāng)中，首先需要設(shè)定一個預(yù)想的輸出數(shù)值，進(jìn)而當(dāng)信息進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)時，在隱含層的作用之下將信息轉(zhuǎn)化至輸出層，最終輸出層就會出現(xiàn)一個實際的輸出。但因為基礎(chǔ)的輸出數(shù)值是預(yù)想數(shù)值，所以最終輸出值未必是正確的，進(jìn)而可能會產(chǎn)生最終輸出沒有達(dá)到預(yù)想輸出數(shù)值的情況，在這樣的情況下，兩值之間的誤差會形成誤差信號，按照原流程返回初始的輸入層，最終通過學(xué)習(xí)算法不斷的修改神經(jīng)元的權(quán)值，不斷的反復(fù)運(yùn)行此過程，在過程當(dāng)中誤差會逐漸減少，進(jìn)而實現(xiàn)理想化的輸出值。

3 BP網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測模型當(dāng)中的應(yīng)用

在網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)完善的前提下，以某機(jī)械產(chǎn)品生產(chǎn)車間為例，對該車間BP網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測模型進(jìn)行分析，預(yù)測了該車間產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量。首先采集機(jī)械產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測模型樣本，通過產(chǎn)品生產(chǎn)信息實現(xiàn)采集工作，之后對產(chǎn)品進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量成型后的尺寸標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行預(yù)測。

樣品采集結(jié)果顯示，該車間機(jī)械產(chǎn)品工藝系統(tǒng)剛度為333.2K，工件硬度為154HBS，進(jìn)給量0.05mm。之后開始預(yù)測工作，本次預(yù)測結(jié)果與實際目標(biāo)值誤差為6.1%，結(jié)果評估進(jìn)入準(zhǔn)確數(shù)據(jù)范圍，由此證實通過BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型，能夠準(zhǔn)確的預(yù)測機(jī)械產(chǎn)品的尺寸，具備改善效應(yīng)。

4 提高BP網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行方針

（1）訓(xùn)練時間的縮短?，F(xiàn)代的BP網(wǎng)絡(luò)實際上已經(jīng)趨于成熟，各項功能已經(jīng)足以支撐現(xiàn)代的各個行業(yè)的需求，但是基于發(fā)展的角度上來說，BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間相對較長，雖然能夠滿足現(xiàn)在的需求，但隨著需求的增加，早晚會出現(xiàn)不利的影響，所以需要繼續(xù)縮短BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間，以此通過更高效的速率，來加強(qiáng)社會行業(yè)運(yùn)作的效率。

（2）實施的便捷性研究。BP在現(xiàn)代而言是一項十分先進(jìn)并且復(fù)雜的技術(shù)，其中含有十分強(qiáng)烈的專業(yè)性，所以在整體的角度上，許多車間工程并不會使用BP網(wǎng)絡(luò)，使得其價值發(fā)展受到了阻礙。而為了加強(qiáng)BP網(wǎng)絡(luò)的推廣，就需要加強(qiáng)BP網(wǎng)絡(luò)的實施便捷性，使得此網(wǎng)絡(luò)更加大眾化，以此形成良好的推廣效應(yīng)。

（3）改善容易陷入局部極小值的不足。通過對BP網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，其時常會存在陷入在一個局部極小值當(dāng)中循環(huán)，要等其自行脫出循環(huán)可能需要幾萬次甚至更多的運(yùn)行，這就說明其運(yùn)行的過程存在一定的缺陷，并且需要人工實時管理。而此項技術(shù)的本質(zhì)上是含有較強(qiáng)自動化概念在內(nèi)的，這樣的運(yùn)行現(xiàn)狀顯然違背了本質(zhì)內(nèi)容，所以需要對詞典進(jìn)行改善。

（4）學(xué)習(xí)時間的合理化加強(qiáng)。BP網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行當(dāng)中存在一個學(xué)習(xí)的過程，但是通過大量的試驗發(fā)現(xiàn)，即使是人工在短時間能夠計算出來的簡單問題，BP網(wǎng)絡(luò)同樣需要進(jìn)行幾百次的學(xué)習(xí)，這說明BP網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行模式存在不合理的弊端。理論上來說簡單與復(fù)雜的問題，其所需要的學(xué)習(xí)時間是不相等的，而這樣的現(xiàn)狀顯然不能貼合理論，所以需要對BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程進(jìn)行深入分析，將學(xué)習(xí)時間進(jìn)行合理的調(diào)試，使其合理化運(yùn)行。

5 結(jié)語

現(xiàn)代的社會對于各方面的要求都逐漸增加，在機(jī)械產(chǎn)品方面同樣有著相應(yīng)的要求，而為了提高產(chǎn)品的質(zhì)量，BP網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用能夠很好的提供幫助。通過BP網(wǎng)絡(luò)，能夠在機(jī)械產(chǎn)品成型之前對其結(jié)果進(jìn)行預(yù)測，從而實現(xiàn)保障。目前BP網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作現(xiàn)狀存在不足，主要為訓(xùn)練時間的縮短、實施的便捷性研究、改善容易陷入局部極小值的不足、學(xué)習(xí)時間的合理化加強(qiáng)，需要對此類不足采取針對性的提高策略。

參考文獻(xiàn)：

[1]張蕾.基于BP網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測模型[J].機(jī)械工程師，

2017（11）.

作者簡介：張蕾（1981-），女，陜西西安人，碩士，講師，研究方向：計算機(jī)集成制造、制造資源管理等。