基于卷积神经网络的刀具磨损在线监测

为了提高刀具磨损在线监测的精度和泛化性能,提出一种基于卷积神经网络的刀具磨损量在线监测模型。利用时域传感器信号对刀具磨损量进行定量分析,避免数据预处理带来的信息丢失;采用深度网络自适应地提取特征,取代传统的人工特征提取过程,并通过加深网络进一步挖掘信号中隐藏的微小特征。实验结果表明,该模型对刀具后刀面磨损量监测效果较好,可以有效避免人为特征提取的局限,精度和泛化性都有一定程度的提高。与相关研究的对比也证实了其可行性和有效性。

航空产品质量评价指标体系构建

建立质量评价指标体系对于分析航空产品质量形势,查找航空产品质量发展中的薄弱环节,提升航空产品质量具有重要意义。针对航空产品质量评价以及装备质量水平提升的需要,本文研究建立了航空产品质量评价指标体系、权重体系、打分方法、指数化方法。给出了基于时间序列的质量指数预测方法,基于模拟数据对质量指数的变化趋势进行预测,并对模型进行了评价,验证了模型的有效性。