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龙图腾网获悉东北林业大学申请的专利一种基于BP神经网络的微米木纤维切削加工方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118181421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410456025.6，技术领域涉及：B27C5/06；该发明授权一种基于BP神经网络的微米木纤维切削加工方法是由齐红;张光磊;张新越设计研发完成，并于2024-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BP神经网络的微米木纤维切削加工方法在说明书摘要公布了：本发明涉及领域，尤其涉及一种基于BP神经网络的微米木纤维切削加工方法。本发明提出了一种基于BP神经网络的微米木纤维切削加工方法，针对现有木纤维加工中存在依赖人工经验调节木材切削加工参数，导致无法保障切削精度的问题，将微米木纤维加工过程及相关参数抽象为数学模型，使用智能算法选择切削参数，只要提供其木材气干密度、顺纹抗压强度、抗弯强度、顺纹剪切强度、端面硬度、切削深度和刀具刃口圆角半径等参数，即可根据这些参数使用本章提出的BP神经网络优化算法计算该木料的最优切削速度、进给速度和切削角度。通过优化参数降低错误率，提高生产效率，从而解决了以往木材加工相关参数主要依靠人工经验设定的问题。

本发明授权一种基于BP神经网络的微米木纤维切削加工方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络的微米木纤维切削加工方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建基于BP神经网络的微米木纤维切削加工参数优化模型； 基于PSO优化算法和训练集对BP神经网络中的初始权值和阈值进行优化，得到最优初始权值和阈值； 所述基于PSO优化算法包括：QPSO算法或PSFLA算法； 采用PSFLA算法和训练集对BP神经网络中的初始权值和阈值进行优化，得到最优初始权值和阈值具体过程为： A1：设定PSFLA算法初始参数； A2：根据A1设定的参数初始化青蛙种群并进行降序排列； A3：根据A2降序排列的结果划分青蛙子种群； A4：对A3划分的每个子种群进行S2次局部搜索； A5：完成局部搜索后，对种群进行混合，取代原种群，将P只青蛙重新按降序排列，全局迭代次数加1，返回A3，重复执行，直到达到全局搜索的最大更新代数S1，算法终止，并输出结果，输出全局最优个体作为最优初始权值和阈值； 所述A4中对A3划分的每个子种群进行S2次局部搜索，具体过程为： A4.1：计算子种群中的每只青蛙的跳跃步长， A4.2：根据青蛙的跳跃步长和当前位置更新青蛙的位置，完成一次局部搜索； A4.3：返回A4.1，再进行一次局部搜索，当进行S2次局部搜索后进入A5； 所述A4.1中计算子种群中的每只青蛙的跳跃步长，具体过程为： 式13中和为[0，1]之间的随机数，Gbj为第j只青蛙搜索过程中的历史最好位置，Dj为第j只青蛙的跳跃步长，l为当前局部搜索的更新代数，Gg为整个青蛙群体中最好的青蛙位置， Gjl表示第j只青蛙第l代的位置， 获得训练好的基于BP神经网络的微米木纤维切削加工参数优化模型； S2：将待加工的木材参数输入训练好的基于BP神经网络的微米木纤维切削加工参数优化模型，输出微米木纤维切削加工参数； S3：根据S2输出微米木纤维切削加工参数对待加工的木材进行切削加工。

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