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基于卷积神经网络对磨削表面粗糙度声发射智能预测
被引量:
1
1
作者
郭力
龙华
+1 位作者
王艺
唐靖
《精密制造与自动化》
2022年第4期9-13,共5页
表面粗糙度是衡量加工零件表面质量的主要指标,为提高球墨铸铁磨削表面粗糙度预测的精度,在球墨铸铁磨削表面粗糙度声发射预测实验基础上,使用深度学习卷积神经网络CNN自动提取磨削声发射信号特征值,使用卷积神经网络对球墨铸铁磨削的...
表面粗糙度是衡量加工零件表面质量的主要指标,为提高球墨铸铁磨削表面粗糙度预测的精度,在球墨铸铁磨削表面粗糙度声发射预测实验基础上,使用深度学习卷积神经网络CNN自动提取磨削声发射信号特征值,使用卷积神经网络对球墨铸铁磨削的表面粗糙度声发射智能预测,准确度较BP神经网络高。
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关键词
球墨铸铁磨削
表面粗糙度预测
卷积神经网络
声发射
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职称材料
题名
基于卷积神经网络对磨削表面粗糙度声发射智能预测
被引量:
1
1
作者
郭力
龙华
王艺
唐靖
机构
湖南大学机械与运载工程学院
湖南工业职业技术学院机械工程学院
出处
《精密制造与自动化》
2022年第4期9-13,共5页
基金
湖南省自然科学基金科教联合项目-难加工材料磨削表面质量的声发射智能监测研究,编号:2021JJ60032。
文摘
表面粗糙度是衡量加工零件表面质量的主要指标,为提高球墨铸铁磨削表面粗糙度预测的精度,在球墨铸铁磨削表面粗糙度声发射预测实验基础上,使用深度学习卷积神经网络CNN自动提取磨削声发射信号特征值,使用卷积神经网络对球墨铸铁磨削的表面粗糙度声发射智能预测,准确度较BP神经网络高。
关键词
球墨铸铁磨削
表面粗糙度预测
卷积神经网络
声发射
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TG580.6 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于卷积神经网络对磨削表面粗糙度声发射智能预测
郭力
龙华
王艺
唐靖
《精密制造与自动化》
2022
1
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