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Tool Wear State Recognition with Deep Transfer Learning Based on Spindle Vibration for Milling Process
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作者 Qixin Lan Binqiang Chen +1 位作者 Bin Yao Wangpeng He 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2024年第3期2825-2844,共20页
The wear of metal cutting tools will progressively rise as the cutting time goes on. Wearing heavily on the toolwill generate significant noise and vibration, negatively impacting the accuracy of the forming and the s... The wear of metal cutting tools will progressively rise as the cutting time goes on. Wearing heavily on the toolwill generate significant noise and vibration, negatively impacting the accuracy of the forming and the surfaceintegrity of the workpiece. Hence, during the cutting process, it is imperative to continually monitor the tool wearstate andpromptly replace anyheavilyworn tools toguarantee thequality of the cutting.The conventional tool wearmonitoring models, which are based on machine learning, are specifically built for the intended cutting conditions.However, these models require retraining when the cutting conditions undergo any changes. This method has noapplication value if the cutting conditions frequently change. This manuscript proposes a method for monitoringtool wear basedonunsuperviseddeep transfer learning. Due to the similarity of the tool wear process under varyingworking conditions, a tool wear recognitionmodel that can adapt to both current and previous working conditionshas been developed by utilizing cutting monitoring data from history. To extract and classify cutting vibrationsignals, the unsupervised deep transfer learning network comprises a one-dimensional (1D) convolutional neuralnetwork (CNN) with a multi-layer perceptron (MLP). To achieve distribution alignment of deep features throughthe maximum mean discrepancy algorithm, a domain adaptive layer is embedded in the penultimate layer of thenetwork. A platformformonitoring tool wear during endmilling has been constructed. The proposedmethod wasverified through the execution of a full life test of end milling under multiple working conditions with a Cr12MoVsteel workpiece. Our experiments demonstrate that the transfer learning model maintains a classification accuracyof over 80%. In comparisonwith the most advanced tool wearmonitoring methods, the presentedmodel guaranteessuperior performance in the target domains. 展开更多
关键词 Multi-working conditions tool wear state recognition unsupervised transfer learning domain adaptation maximum mean discrepancy(MMD)
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Wear State Recognition of Drills Based on K-means Cluster and Radial Basis Function Neural Network 被引量:2
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作者 Xu Yang 《International Journal of Automation and computing》 EI 2010年第3期271-276,共6页
Drill wear not only affects the surface smoothness of the hole, but also influences the life of the drill. Drill wear state recognition is important in the manufacturing process, which consists of two steps: first, d... Drill wear not only affects the surface smoothness of the hole, but also influences the life of the drill. Drill wear state recognition is important in the manufacturing process, which consists of two steps: first, decomposing cutting torque components from the original signals by wavelet packet decomposition (WPD); second, extracting wavelet coefficients of different wear states (i.e., slight, normal, or severe wear) with signal features adapting to Welch spectrum. Finally, monitoring and recognition of the feature vectors of cutting torque signal are performed by using the K-means cluster and radial basis function neural network (RBFNN). The experiments on different tool wears of the multivariable features reveal that the results of monitoring and recognition are significant and effective. 展开更多
关键词 Drill wear state recognition cutting torque signals wavelet packet decomposition (WPD) Welch spectrum energy K-means cluster radial basis function neural network
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基于随机森林法的铣刀磨损状态监测 被引量:1
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作者 张丹 隋文涛 +1 位作者 李志永 陈锦 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第9期12-15,共4页
针对机床加工过程中铣削刀具状态监测困难,以及单传感器监测法存在信息不全的问题,提出了一种利用随机森林完成多传感器信息融合的刀具磨损状态监测研究方法。在不同的切削参数下,以声发射传感器和振动传感器为信号采集元件,多方位采集... 针对机床加工过程中铣削刀具状态监测困难,以及单传感器监测法存在信息不全的问题,提出了一种利用随机森林完成多传感器信息融合的刀具磨损状态监测研究方法。在不同的切削参数下,以声发射传感器和振动传感器为信号采集元件,多方位采集信号,并对信号进行时域、频域、小波包分析,提取其对刀具状态敏感的共计23个特征量,构建随机森林模型对铣刀状态进行监测。实验结果表明,该研究方法识别刀具准确率达90.0%,具有可行性。 展开更多
关键词 声发射 振动信号 刀具磨损状态 特征提取 随机森林
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改进熵权TOPSIS的综合传动装置磨损状态评价方法
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作者 陈涛 刘勇 +1 位作者 贾然 唐长亮 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期10-18,共9页
为提高装置磨损评价的客观性、准确性及可解释性,基于油液光谱检测的多维元素数据,综合应用DTW、熵权TOPSIS和系统聚类方法,提出一种改进熵权TOPSIS磨损状态评价方法.首先,应用DTW方法度量磨损元素序列的相似性,提取磨损敏感特征;其次,... 为提高装置磨损评价的客观性、准确性及可解释性,基于油液光谱检测的多维元素数据,综合应用DTW、熵权TOPSIS和系统聚类方法,提出一种改进熵权TOPSIS磨损状态评价方法.首先,应用DTW方法度量磨损元素序列的相似性,提取磨损敏感特征;其次,建立熵权TOPSIS磨损状态评价模型,依据磨损特征携带的信息量及其变异程度,确定其在磨损评价中的贡献权重,获取定量描述磨损程度的劣化度指标;最后,对磨损劣化度指标进行自适应层次聚类,将装置的磨损状态划分为正常磨损、异常磨损和剧烈磨损三阶段.综合传动装置磨损评价实例,通过计算DTW距离提取Fe、Cu、Pb为磨损敏感特征;计算信息熵直接确定Fe、Cu、Pb的磨损评价权重为0.193、0.341和0.466;通过熵加权获取磨损劣化度指标,定量描述装置的磨损变化趋势;并依据劣化度指标将磨损状态聚类为树状结构分界点清晰、可解释性强的磨损三阶段,验证了改进熵权TOPSIS磨损状态评价方法的有效性,该方法能够为综合传动装置健康状态监测提供科学依据. 展开更多
关键词 DTW 熵权TOPSIS 层次聚类 油液光谱 磨损评价
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多传感器信息融合的刀具磨损状态智能监测系统
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作者 孙巍伟 黄民 +1 位作者 何一千 郭中原 《机床与液压》 北大核心 2024年第17期222-228,共7页
为了提高数控机床刀具磨损状态智能监测的可靠性,提出一种基于多传感器信息融合的刀具磨损状态智能监测方法及系统。利用多种传感器分别采集刀具加工过程中的机床变频器输入电流信号、工件三向振动信号和声信号,然后对采集到的信号进行... 为了提高数控机床刀具磨损状态智能监测的可靠性,提出一种基于多传感器信息融合的刀具磨损状态智能监测方法及系统。利用多种传感器分别采集刀具加工过程中的机床变频器输入电流信号、工件三向振动信号和声信号,然后对采集到的信号进行时域、频域和时频域处理分析。系统自动识别提取出其中与刀具磨损程度相关性较高的敏感特征变量,并利用马氏距离法对敏感特征向量进行分析计算,确定刀具不同状态下的阈值,并据此判断刀具的磨损状态。最后基于上述原理利用QT开发平台研发一套完整的数控机床刀具磨损状态智能监测系统。试验结果表明,该系统能够实时准确地监测出刀具的磨损状态。 展开更多
关键词 刀具磨损 特征提取 状态监测 多传感器融合
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基于深度置信网络和SVM的铣刀磨损状态识别
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作者 田雅琴 侯寅智 +2 位作者 胡梦辉 刘文涛 邢炜晨 《重型机械》 2024年第2期67-75,共9页
针对人工提取的磨损指标无法全面表达铣削磨损特征的问题,提出基于改进深度置信网络(IDBN)与支持向量机(SVM)的刀具磨损识别模型。首先对刀具切削力、振动和AE信号在时域、频域、时频域进行特征提取;其次采用IDBN对提取的特征降维;最后... 针对人工提取的磨损指标无法全面表达铣削磨损特征的问题,提出基于改进深度置信网络(IDBN)与支持向量机(SVM)的刀具磨损识别模型。首先对刀具切削力、振动和AE信号在时域、频域、时频域进行特征提取;其次采用IDBN对提取的特征降维;最后利用改进的海鸥算法优化支持向量机(ISOA-SVM)构建磨损识别模型。结果表明,经过100次随机分层抽样,IDBN-ISOA-SVM对刀具磨损的平均识别率达到99%以上。从降维手段、优化算法及分类模型三个方面与其他算法对比,该模型有较高的识别率和泛化性,能够准确识别铣刀磨损状态。 展开更多
关键词 磨损状态识别 深度置信网络 海鸥算法 支持向量机
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基于对抗蒸馏的轴向柱塞泵关键摩擦副磨损状态在线辨识轻量化方法
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作者 王丹丹 苗克非 +3 位作者 吕飞 刘施镐 黄伟迪 张军辉 《液压与气动》 北大核心 2024年第10期1-11,共11页
在线辨识轴向柱塞泵磨损状态对保证液压传动与控制系统的稳定可靠运行具有重要意义,但实际工况下的辨识性能受强噪声干扰。磨损状态辨识模型能通过对抗训练增强抗噪声鲁棒性,但庞大的参数量限制了其在边缘计算设备上的应用。为了兼顾抗... 在线辨识轴向柱塞泵磨损状态对保证液压传动与控制系统的稳定可靠运行具有重要意义,但实际工况下的辨识性能受强噪声干扰。磨损状态辨识模型能通过对抗训练增强抗噪声鲁棒性,但庞大的参数量限制了其在边缘计算设备上的应用。为了兼顾抗噪声鲁棒性和模型体量,提出了一种基于对抗蒸馏的磨损状态在线辨识轻量化方法,设计了基于一维卷积神经网络的学生模型和教师模型,学生模型生成对抗样本作为知识迁移数据集,并通过知识蒸馏学习教师模型的鲁棒特征知识。通过故障注入、对比实验和消融实验,表明所提方法能兼具抗噪声鲁棒性强和模型结构轻量的优势。通过边缘部署和在线验证实验,验证所提方法能实时准确地辨识轴向柱塞泵磨损状态。 展开更多
关键词 轴向柱塞泵 磨损状态辨识 边缘计算 噪声干扰 知识蒸馏 对抗样本
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基于数字孪生的铣刀磨损状态识别方法研究
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作者 水星 容芷君 +2 位作者 但斌斌 何强鉴 杨鑫 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第9期20-24,共5页
实时精准地监测铣刀磨损状态对于提高加工质量与加工效率具有重要意义,提出一种基于数字孪生的铣刀磨损状态识别方法,该方法通过结合VMD-MPE特征提取方法和GA-SVM状态识别模型构建数字孪生体对铣刀磨损状态进行实时监测。首先,利用变分... 实时精准地监测铣刀磨损状态对于提高加工质量与加工效率具有重要意义,提出一种基于数字孪生的铣刀磨损状态识别方法,该方法通过结合VMD-MPE特征提取方法和GA-SVM状态识别模型构建数字孪生体对铣刀磨损状态进行实时监测。首先,利用变分模态分解算法(VMD)分解铣刀振动信号得到包含磨损状态信息的模态分量;其次,引入多尺度排列熵(MPE)从包含磨损状态信息的模态分量中提取铣刀的非线性动力学特征,并取各有效模态分量的多尺度排列熵平均值作为特征矩阵;最后,通过遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)构建铣刀磨损状态识别模型。实验结果表明,所构建的数字孪生体具有良好识别效果,其识别精度可达97.33%。 展开更多
关键词 数字孪生 刀具磨损 状态识别 变分模态分解 多尺度排列熵 支持向量机
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基于V形槽磨损状态预测的精研参数多目标优化
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作者 房丽雄 杨方燕 +1 位作者 朱伏平 房锐 《精密成形工程》 北大核心 2024年第12期253-263,共11页
目的预测精研过程中V形槽的磨损,并联合多目标求解出不同状态下的最佳工艺参数,提高精研质量。方法以直径3.175 mm的440C轴承钢球为研究对象,基于磨损指标转换结果采集工况数据,建立BPNN磨损状态预测模型,通过BBD试验拟合精研质量指标... 目的预测精研过程中V形槽的磨损,并联合多目标求解出不同状态下的最佳工艺参数,提高精研质量。方法以直径3.175 mm的440C轴承钢球为研究对象,基于磨损指标转换结果采集工况数据,建立BPNN磨损状态预测模型,通过BBD试验拟合精研质量指标与影响因素间的量化关系,构建钢球精研参数多目标模型,并基于MOPSO优化求解得到最佳工艺参数组合,并进行试验验证。结果成功构建磨损状态预测模型,相关性系数达0.9998,得到了多目标模型的Pareto最优边界,解集均匀分散在整个磨损周期,并且当压力为2485 N、转速为13.7 r/min、磨损值为1.37 mm时的最优尺寸、球形误差和表面粗糙度分别为3.1759 mm、0.108μm和0.0141μm。验证试验的成品尺寸和球形误差标准达到G5级,球表面粗糙度及表面缺陷标准达到G10级,对质量指标的预测精度均大于94%。结论所构建的模型能够实现磨损状态的准确预测和因素与指标间的量化表达,通过参数多目标模型求解出不同磨损状态的最佳工艺参数,能够有效提高全磨损周期的精研加工质量。 展开更多
关键词 轴承钢球 精密研磨 磨损状态预测 工艺参数优化 多目标粒子群(MOPSO)
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半自磨机筒体衬板磨损对矿磨介质运动特性影响的DEM研究
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作者 黄守向 肖庆飞 +4 位作者 高志勇 周强 金赛珍 邵云丰 汪轶凡 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4021-4029,共9页
为了研究半自磨机筒体衬板在全寿命周期(0~2800 h)内矿磨介质的运动特性,基于离散元素法(DEM)对半自磨机筒体衬板进行数值模拟。首先,根据衬板磨损速率曲线计算衬板磨损后剩余高度,得到衬板二维轮廓;其次,通过Solidworks软件绘制不同阶... 为了研究半自磨机筒体衬板在全寿命周期(0~2800 h)内矿磨介质的运动特性,基于离散元素法(DEM)对半自磨机筒体衬板进行数值模拟。首先,根据衬板磨损速率曲线计算衬板磨损后剩余高度,得到衬板二维轮廓;其次,通过Solidworks软件绘制不同阶段半自磨机筒体模型;最后,采用DEM软件进行离散元仿真试验,量化分析磨机运行功率、能量耗散分布、颗粒运动关键位置的角度、惰性区面积、颗粒碰撞能谱变化趋势。研究结果表明:在衬板全寿命周期内,磨机内颗粒运动状态会随着衬板使用时间而变化,磨矿介质和矿石被提升的最大高度和抛落距离会随着衬板使用时间增加而降低;有效碰撞累计功率(矿石-矿石、矿石-钢球)占主要部分,有效碰撞累计功率在衬板2800 h达到最大的52140 kW,无效碰撞累计功率(钢球-钢球、钢球-衬板)在衬板未磨损时(0 h)为最大值6976 kW;衬板使用前期(0~700 h)钢球和矿石冲击衬板的情况最严重,但随着衬板使用时间增加,钢球和矿石砸击衬板情况得到缓解;半自磨机衬板会影响磨矿效果,可在不同磨损阶段调控半自磨机参数使磨矿效果达到最佳。 展开更多
关键词 半自磨机 离散元 衬板磨损 磨机运动状态
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采煤机永磁半直驱截割传动系统动态特性研究
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作者 姜耸 李威 +1 位作者 王禹桥 杨雪锋 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第9期97-103,共7页
考虑永磁电机电磁效应和传动系统的弯扭振动特性,建立考虑磨损、齿轮时变啮合刚度、轴承支撑刚度和永磁电机矢量控制的齿轮传动系统齿轮-轴承耦合动力学模型。通过计算永磁同步电机的电磁刚度,求得了系统的固有频率、模态振型及一阶模... 考虑永磁电机电磁效应和传动系统的弯扭振动特性,建立考虑磨损、齿轮时变啮合刚度、轴承支撑刚度和永磁电机矢量控制的齿轮传动系统齿轮-轴承耦合动力学模型。通过计算永磁同步电机的电磁刚度,求得了系统的固有频率、模态振型及一阶模态能量分布。仿真分析了受磨损、冲击载荷激励、电压突变激励时系统的动态特性。结果表明,电磁效应减小了机械系统第一阶固有频率,一阶扭转能量主要集中在电机及截割滚筒处。考虑磨损后,系统中产生了更大的啮合力波动,改变了机械传动系统的动态响应;而冲击与电压突变引发该系统产生由一阶模态主导的瞬时自由振动,电机转子反向扭振,将在电机轴上节点附近产生较大的扭转切应力。 展开更多
关键词 永磁同步电机 采煤机 磨损 非稳态工况 扭振
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复杂工况条件下齿轮传动过程中磨损量预测研究 被引量:2
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作者 唐爱武 陈天佑 《机械传动》 北大核心 2024年第1期143-150,共8页
磨损是齿轮传动过程中的主要失效形式,磨损加剧会使齿轮齿侧间隙非线性增大、传动精度下降及齿面冲击力增大,进而导致齿轮传动系统振动加剧,对齿轮传动性能及设备的稳定运行造成重大影响。为了解决上述问题,提出了复杂工况条件下齿轮传... 磨损是齿轮传动过程中的主要失效形式,磨损加剧会使齿轮齿侧间隙非线性增大、传动精度下降及齿面冲击力增大,进而导致齿轮传动系统振动加剧,对齿轮传动性能及设备的稳定运行造成重大影响。为了解决上述问题,提出了复杂工况条件下齿轮传动过程中磨损量预测方法。基于形式磨损指数识别并判定齿轮磨损状态,通过深入分析齿轮磨损机制并以此为基础,绘制典型齿轮磨损过程曲线,计算齿轮传动摩擦力矩数值,构建了齿轮磨损量数学模型;再将已知齿轮状态数值输入至所构建模型中,即可得出齿轮预测磨损量,实现齿轮磨损量的预测。试验结果表明,在3种复杂工况条件下,提出的预测模拟数据更接近于实际参数,验证了磨损量预测的精度。 展开更多
关键词 复杂工况 齿轮传动 状态识别 磨损量 计算及预测 预测精度
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滚刀滑移状态下的受力与磨损仿真分析 被引量:1
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作者 方应冉 李兴高 +2 位作者 刘泓志 杨益 郭易东 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期93-102,共10页
为探究滚刀滑移状态下破岩的受力与磨损的变化规律,基于离散单元法,建立了同时考虑滚刀自转和绕刀盘公转的滚动圆周切割模型。定义了一个滑移率参数η用于描述滚刀的滑移状态,对不同滑移率工况下滚刀破岩受力和磨损进行了对比分析,并结... 为探究滚刀滑移状态下破岩的受力与磨损的变化规律,基于离散单元法,建立了同时考虑滚刀自转和绕刀盘公转的滚动圆周切割模型。定义了一个滑移率参数η用于描述滚刀的滑移状态,对不同滑移率工况下滚刀破岩受力和磨损进行了对比分析,并结合工程实例对数值仿真结论进行了验证,结果表明:数值仿真中垂直力F_(V)和滚动力F_(R)在CSM模型计算值附近波动,两者较为吻合,表明了本文模型的合理性。数值仿真结果表明,随着滑移率η的增大,垂直力F_(V)呈轻微减小趋势,滚动力F_(R)明显变大,从滚动破岩到滑动破岩,垂直力F_(V)降幅为23.6%,滚动力F_(R)增幅达83.7%,滑动破岩将导致滚刀偏磨。工程实测数据表明,刀盘上大量滚刀处于正常磨损状态时,主要表现为推力增大。大量滚刀处于偏磨状态时,主要表现为扭矩增大,其中偏磨滚刀占比19.05%和28.57%时,扭矩增幅分别为55.85%和261.51%。滚刀正常磨损和偏磨均大量存在时,表现为扭矩推力同步增大,其中偏磨滚刀占比21.43%时,扭矩增幅为80.89%。数值仿真和实测数据表现出较高的一致性。综合4次开仓换刀结果,可将刀盘扭矩增幅超过50%作为判定大量滚刀发生偏磨的重要依据。 展开更多
关键词 全断面岩石掘进机(TBM) 离散单元法 运动状态 滑移率 滚刀偏磨
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掘进参数对盾构刀具磨损影响及优化措施分析
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作者 吴博 文靖尔 +2 位作者 方泽龙 王椿伟 刘俊 《山西建筑》 2024年第18期162-168,共7页
盾构机掘进过程中,掘进参数作为盾构刀具磨损的主要影响因素,有必要对掘进参数与刀具磨损间的影响进行研究。该研究依托成都地铁13号线砂卵石地层盾构隧道施工工程,通过对现场采集的掘进参数数据进行信号预处理并利用小波包分析提取刀... 盾构机掘进过程中,掘进参数作为盾构刀具磨损的主要影响因素,有必要对掘进参数与刀具磨损间的影响进行研究。该研究依托成都地铁13号线砂卵石地层盾构隧道施工工程,通过对现场采集的掘进参数数据进行信号预处理并利用小波包分析提取刀具磨损识别指标,结合灰色关联分析法及回归拟合建立刀具磨损状态识别模型,探析掘进参数对盾构刀具磨损的影响规律,并提出针对盾构掘进参数设置的优化方案。研究结果表明,此方法适用于识别盾构刀具磨损状态,其中扭矩信号识别刀具磨损状态精度最高、效果最稳定,可为类似盾构隧道施工工程提高盾构掘进效率提供参考。 展开更多
关键词 盾构刀具 掘进参数 磨损状态识别 小波包分析
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基于铁谱分析的煤矿机电设备摩擦磨损状态分析算法研究
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作者 尚萌萌 《机械管理开发》 2024年第3期103-104,113,共3页
介绍一种基于铁谱分析的煤矿机电设备摩擦磨损状态分析算法。该算法主要通过对设备铁谱图像的预处理,提取设备最大块磨损颗粒的多元特征,利用各方面特征的对比,判断机电设备摩擦磨损状态。通过铁谱分析监测煤矿机电设备摩擦磨损状态,为... 介绍一种基于铁谱分析的煤矿机电设备摩擦磨损状态分析算法。该算法主要通过对设备铁谱图像的预处理,提取设备最大块磨损颗粒的多元特征,利用各方面特征的对比,判断机电设备摩擦磨损状态。通过铁谱分析监测煤矿机电设备摩擦磨损状态,为煤矿机电设备运维管理提供支持,确认铁谱分析的应用价值。 展开更多
关键词 铁谱分析 煤矿机电设备 摩擦磨损状态 特征提取
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基于AdaBoost集成回归模型的液压锻锤磨损状态识别
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作者 冀永曼 许锋 《锻压装备与制造技术》 2024年第3期95-98,共4页
选择液压锻锤作为测试对象,再以多项式拟合和集成算法结合的过程,开发出了锻锤磨损阶段建立回归模型的方法。再把AdaBoost集成算法也加入统一回归模型内,从而降低磨损过程中的回归模型预测误差。研究结果表明:给出了基于AdaBoost集成回... 选择液压锻锤作为测试对象,再以多项式拟合和集成算法结合的过程,开发出了锻锤磨损阶段建立回归模型的方法。再把AdaBoost集成算法也加入统一回归模型内,从而降低磨损过程中的回归模型预测误差。研究结果表明:给出了基于AdaBoost集成回归模型的液压锻锤磨损状态识别表达式。平稳磨损阶段所需时间最短,最长的为急剧磨损阶段。该研究为进一步识别锻锤磨损状态提供了一定的理论支撑作用,该研究可以拓宽到其它的磨损领域,具有很好的实际应用价值。 展开更多
关键词 锻锤磨损 回归模型 集成算法 状态识别
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机床刀具磨损状态集成学习识别及测试
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作者 钟旭佳 《机械管理开发》 2024年第8期4-6,共3页
为了提高刀具磨损状态识别能力,开发出了刀具磨损阶段回归模型方法。把AdaBoost集成算法加入回归模型,降低磨损过程中回归模型预测误差。研究结果表明:平稳磨损阶段所需时间最短,最长为急剧磨损阶段。进行刀具磨损识别期间,集成学习算... 为了提高刀具磨损状态识别能力,开发出了刀具磨损阶段回归模型方法。把AdaBoost集成算法加入回归模型,降低磨损过程中回归模型预测误差。研究结果表明:平稳磨损阶段所需时间最短,最长为急剧磨损阶段。进行刀具磨损识别期间,集成学习算法可以获得比单独算法更优性能。磨损期间误差受到各阶段磨损变化率的较大影响。采用集成方法AdaBoost得到了较小MAE,只有36.3%,可以有效促进非集成算法模型的性能提升,实现集成学习算法模型的改善效果。 展开更多
关键词 刀具磨损 回归模型 集成算法 状态识别
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基于Matlab程序对干湿状态下沥青路面磨损情况的定性定量分析研究
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作者 吴文锋 《福建建设科技》 2024年第2期105-110,121,共7页
基于福州滨海新区施工建设的沥青路面工程,在通车使用过程中发现路表面出现磨损松散病害,一定程度上影响了交通行车安全性和路面的服役寿命。因此,对福州滨海新城10条沥青路面进行磨损调查,观测沥青路面在干湿状态下的磨损情况,并采用Ma... 基于福州滨海新区施工建设的沥青路面工程,在通车使用过程中发现路表面出现磨损松散病害,一定程度上影响了交通行车安全性和路面的服役寿命。因此,对福州滨海新城10条沥青路面进行磨损调查,观测沥青路面在干湿状态下的磨损情况,并采用Matlab程序对干湿状态下的磨损图像进行二值化处理和分形维数计算,通过统一的标准定性定量分析沥青路面的磨损情况。 展开更多
关键词 沥青路面 干湿状态 磨损图像 二值化处理 分形维数计算
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Cu层包覆CNTs与原位自生纳米相协同增强铝基复合材料的微观结构及力学性能
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作者 余炜琳 孙天宇 +1 位作者 喻惠望 郭柏松 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3083-3092,共10页
以纯铝粉末、CuO粉末和Cu层包覆CNTs为原料,采用快速热压烧结方法制备Al-CNTs(Cu)-CuO复合材料,研究不同质量分数的CuO对复合材料中原位反应生成相特征及其对材料力学性能和磨损性能的影响。研究结果表明:提高铝基复合材料中CuO含量会... 以纯铝粉末、CuO粉末和Cu层包覆CNTs为原料,采用快速热压烧结方法制备Al-CNTs(Cu)-CuO复合材料,研究不同质量分数的CuO对复合材料中原位反应生成相特征及其对材料力学性能和磨损性能的影响。研究结果表明:提高铝基复合材料中CuO含量会显著促进Cu层包覆CNTs增强铝基复合材料中Al_(2)Cu及Al_(2)O_(3)纳米相的原位析出,不仅提高了铝基复合材料的强韧性匹配度,而且降低了磨损率,提高了耐磨性能。Cu层包覆CNTs与原位自生纳米相协同强化作用可以有效地提升铝基复合材料的综合服役性能,其在航空航天、轨道交通等领域具有十分广阔的应用前景。 展开更多
关键词 铝基复合材料 碳纳米管 原位固相反应 力学性能 摩擦磨损
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基于深度门控循环单元神经网络的刀具磨损状态实时监测方法 被引量:15
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作者 陈启鹏 谢庆生 +3 位作者 袁庆霓 黄海松 魏琴 李宜汀 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1782-1793,共12页
为监测生产加工过程中的刀具磨损状态,提出一种基于深度门控循环单元神经网络的轻量化状态监测模型。首先,预处理阶段对加速度传感器采集的时序信号进行小波阈值去噪,并将每次刀具进给产生的冗长信号划分为多个训练样本,以滤除噪声、改... 为监测生产加工过程中的刀具磨损状态,提出一种基于深度门控循环单元神经网络的轻量化状态监测模型。首先,预处理阶段对加速度传感器采集的时序信号进行小波阈值去噪,并将每次刀具进给产生的冗长信号划分为多个训练样本,以滤除噪声、改善算法的鲁棒性;然后,利用卷积神经网络(CNN)从时序信号输入中自适应地提取特征,构建深度双向门控循环单元(BiGRU)神经网络学习特征向量间的时序信息,并将Attention机制的思想引入其中,自适应地感知对磨损状态分类结果有关联的网络权重,并对其进行合理分配,避免因人工提取特征带来的复杂性和局限性。实验结果表明,所提方法能够对传感器采集的原始数据实时准确地预测刀具磨损状态,在识别精度和泛化能力上均达到了较好的效果,为实际工业场景下的刀具磨损状态监测提供了新的思路。 展开更多
关键词 刀具磨损状态 实时监测 小波去噪 卷积神经网络 双向门控循环单元 Attention机制
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