1、隨著我國制造業(yè)的不斷發(fā)展，機床正發(fā)揮越來越重要的作用，但是由于設計、操作和管理等多方面的因素，機床在運行時的能耗遠遠偏離正常水平。如何準確地對機床能耗進行預測，是現(xiàn)代綠色制造不可回避的問題。本文使用改進的果蠅算法和神經(jīng)網(wǎng)絡集成建立了機床的能耗預測模型，提高了機床能耗預測的準確性和穩(wěn)定性。
　　首先，本文通過田口方法對機床的能耗數(shù)據(jù)進行研究，判斷了加工參數(shù)對于機床能耗的影響是否顯著，以及其影響的大小和趨勢。然后，通過神經(jīng)網(wǎng)絡集成來對

2、機床的能耗進行預測，并使用改進的果蠅算法優(yōu)化了其選擇和集成兩個階段。最后，通過實驗對改進后的果蠅算法從尋優(yōu)能力、尋優(yōu)速度、跳出局部最優(yōu)值的能力三個方面進行了評價；對能耗預測模型的數(shù)據(jù)擬合度、預測準確性、預測穩(wěn)定性進行了評估。
　　本文研究表明加工參數(shù)對機床能耗都有顯著的影響，影響程度由大到小分別為切削速度、進給量、切削深度，并且都與機床能耗呈現(xiàn)正相關的趨勢。為了解決單個神經(jīng)網(wǎng)絡在預測機床能耗時效果不理想的問題，本文以加工參數(shù)為輸入