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摘要:
刀具状态监测是实现自动化加工和无人化加工的关键技术.本文使用切削力和声发射传感器监测金属切削过程,提出了基于B样条模糊神经网络作为刀具磨损量监测模型.该模型能够准确描述刀具磨损和信号特征之间的非线性关系,和常用的BP前馈神经网络相比,具有收敛速度快和局部学习能力等优点.试验结果表明:采用B样条模糊神经网络对提高刀具磨损在线监测的准确度和可靠度非常有效.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于B样条模糊神经网络的刀具磨损监测
来源期刊 机械科学与技术 学科 工学
关键词 切削刀具 状态监测 B样条 模糊神经网络
年,卷(期) 2005,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 751-753
页数 3页 分类号 TH164
字数 2529字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1003-8728.2005.06.034
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 许明恒 西南交通大学机械工程学院 123 1476 19.0 32.0
2 傅攀 西南交通大学机械工程学院 78 545 12.0 18.0
3 高宏力 西南交通大学机械工程学院 121 722 14.0 22.0
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研究主题发展历程
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切削刀具
状态监测
B样条
模糊神经网络
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机械科学与技术
月刊
1003-8728
61-1114/TH
大16开
西安友谊西路127号
52-193
1981
chi
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