出处
《工具技术》
北大核心
2008年第2期62-63,共2页
Tool Engineering
同被引文献12
-
1孙红光,潘毓学.基于运动目标路径的粒子群优化算法研究[J].仪器仪表学报,2004,25(z1):946-947. 被引量:3
-
2黄红开.缸孔珩磨机床工艺特点与珩磨质量问题[J].湖北工学院学报,2004,19(4):34-37. 被引量:7
-
3张玉琴.珩磨加工参数的选择[J].农机维修,1994(2):8-9. 被引量:1
-
4沈宏,孟少农.机械加工工艺手册[M].北京:机械工业出版社,2007,3.
-
5Martin T, Hagan Howard B Demuth. Neural network design [M]. PWS Publish Company, 1996.
-
6张云点.现代珩磨技术[M].北京:科学出版社,2007,6.
-
7Durmus Karayel. Prediction and control of surface roughness in CNC lathe using artficial neural network[ M]. Elsevier,2008,6.
-
8Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, Mark H. Beale. Neural Network Design[M]. Boston sPWS Publish Company, 1996.
-
9周保富.珩磨工艺中主要参数的选择[J].机械制造,1998,36(2):17-18. 被引量:3
-
10荣烈润.高速磨削技术的现状及发展前景[J].机电一体化,2003,9(1):6-10. 被引量:16
引证文献3
-
1宣寒玉,芮延年.基于人工神经网络珩磨加工参数智能选择方法的研究[J].工具技术,2010,44(5):59-62. 被引量:2
-
2胡赤兵,王伟,赵家黎.基于粒子群算法的珩磨加工参数优化研究[J].甘肃科学学报,2012,24(4):97-98. 被引量:1
-
3王慧楠,孔彦杰,王守平,曾令琴,杨聚侠.珩磨技术在轧机辊套内孔精加工中的应用[J].工具技术,2015,49(10):75-78. 被引量:1
二级引证文献4
-
1胡小平,奚长庆,于保华.基于响应曲面法的珩磨工件圆柱度预测模型和工艺参数优化研究[J].中国机械工程,2014,25(15):2098-2101. 被引量:5
-
2赖智宇,郑文清.珩磨缸孔工艺的优化改进[J].装备制造技术,2017(8):86-88.
-
3董军,何嘉伟,邓雄章,张雪萍,姚振强.汽车发动机缸孔珩磨表面织构预测建模与工艺参数优化[J].组合机床与自动化加工技术,2018(9):107-110. 被引量:3
-
4孙振贵,邢天羿,邵铭,董善锋.超精密阀套内孔的珩磨工艺研究[J].航空精密制造技术,2019,55(2):53-56. 被引量:2
-
1曾珍.新型材料β钛合金的热处理[J].化学工程与装备,2009(12):139-140. 被引量:1
-
2孙义东.用高速钢刀具车削不锈钢的一些经验[J].制造技术与机床,2006(4):65-65. 被引量:2
-
3冯彩霞,张喜群,李娟.超高强度钢深孔加工刀具的应用[J].机械工人(冷加工),2006(2):42-42. 被引量:1
-
4汤敏星.浅谈超硬刀具材料发展[J].致富时代(下半月),2010(9):250-250. 被引量:1
-
5葛琴洁,王华.基于现代园林景观的金属材料应用[J].现代园艺,2014,37(6):169-169. 被引量:2
-
6赵宇爽,张亚楠,彭崇.有色金属材料应用现状及发展出路[J].农业开发与装备,2016(7):36-36. 被引量:1
-
7黄国权.金属陶瓷材料及其在切削刀具上的应用[J].组合机床与自动化加工技术,2003(5):37-38. 被引量:10
-
8张文毓.硬质合金涂层刀具研究进展[J].稀有金属与硬质合金,2008,36(1):59-63. 被引量:42
-
9李忠原,袁野.浅谈高速切削中刀具的选择[J].华东科技(学术版),2012(5):340-340.
-
10曹建峰.Al-Ti-C晶粒细化剂的发展与应用[J].酒钢科技,2004(4):52-55.
;