近邻分类法的改进及其在刀具分类中的应用

本文研究三种在近邻分类法基础上的改进算法:(1)编辑技术,(2)边界抽取,(3)边界补缀。编辑技术使识别率已接近Bayes 标准。再经边界抽取仅保存对分类直接起作用的设计样本集,从而提高了分类速度,但识别率有所下降。边界补缀法是本文作者之一最近提出的一种新算法。此算法在重新审查部分设计样本的过程中,“拣”回在边界抽取时失掉的个别位于两类交界处的样本,进一步完善了分类器。补缀后的边界样本集使分类速度保持在(2)的水平,而识别率又上升到使用编辑技术(1)后的情况。将以上算法依次应用到刀具分类的两类问题,给出可喜的结果。经过(1)、(2)、(3)算法处理过的设计样本集,其识别率接近大样本集时1-NNR 的结果,同时分类速度也提高了约6倍。

盾构机刀具的分类与布置

本文论述了盾构机刀具的分类、组成和材料,介绍了盾构机刀具的基本工作原理,针对不同的地形的刀具选择和布置形式,总结出盾构机刀具良好减摩抗磨的布置,并对盾构机刀具布置的发展进行展望。

基于AdaBoost和Krawtchouk矩的刀具形状分类识别

针对刀具识别的特点,利用Krawtchouk矩在形状特征采集上的优势,将Krawtchouk不变矩作为刀具的形状特征向量,对特征数据利用AdaBoost算法设计刀具强分类器,实现刀具的分类识别与检测。经过实验,验证了本算法的有效性和可靠性。本研究对刀具全生命周期管理中的刀具信息追踪具有重要作用。

论刀具数据管理

随着航空航天信息化建设的不断推进,原有系统资源的分组分类不够全面,创建新平台的完整资源分类是信息化平台建立的基础。以具体企业为实例,对刀具资源分类进行探讨,总结刀具资源分类初期的共性规律,确认并优化刀具资源分类数据,为企业刀具资源分类工作提供有益的方法和尝试。完善的刀具资源分类及数据管理,可实现刀具数据在线可视化,为技术人员选用刀具提供便捷的途径,提高了生产效率,也为信息化平台的搭建奠定了坚实的基础。

数控加工中刀具的选择分析

最近几年,飞速前进的数控设备生产技术措施推动了数控刀具构造根基科学研究以及新商品的研究开发。全球各个大厂家制造的数控机床使用刀具类型、标准众多,数量繁杂,时常让人扑朔迷离,掌握不到要点。现在把相关数控刀具的科学技术普及学识以及最近几年数控刀具物料、构造、运用等范畴核心简单的讲述一下,方便使用优异刀具措施为生产服务。

数控加工的刀具选择

近些年来,快速发展的数控机加工工艺技术促进了数控刀具结构基础科研及新产品的研发。世界各大厂商生产的数控机床所用刀具种类、规格繁多,数量庞大,往往令人眼花缭乱,不得要领。现将有关数控刀具知识和近几年来数控刀具材料、结构、应用等领域就其精要,在此简要分析,以便利用先进刀具技术为加工服务。

基于模糊逻辑的刀具磨损状态检测

刀具磨损状态分类对保证工件的尺寸精度和刀具在加工过程中的损伤防护起着至关重要的作用。在产品加工过程中,刀具磨损是影响主轴电机电流、速度、配给速度和切削深度的重要因素之一。本文提出了一种基于模糊逻辑的刀具磨损状态检测方法。通过分析刀具磨损和切削参数对电流信号的影响,从实验数据和回归分析的基础上,建立了电流信号与切削参数之间的关系模型。模糊分类方法用于对刀具磨损状态进行分类,这有助于技术人员及时对有缺陷的工具进行更换。