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摘要:
磨削温度高是产生磨削烧伤的主要原因,建立一个合理准确的磨削温度在线预测系统,对满足核电高压容器的高效深磨质量要求至关重要,为此建立了基于神经网络的高效深切磨削温度预测模型,并与热电偶法测得的温度进行了试验比较,发现此预测模型能达到较高的预测精度,表明了此方法有较大的实用性.
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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 基于神经网络的高效强力砂带磨削温度的研究
来源期刊 工具技术 学科 工学
关键词 神经网络 高效深切 磨削温度
年,卷(期) 2008,(9) 所属期刊栏目 试验与研究
研究方向 页码范围 9-11
页数 3页 分类号 TG7
字数 2170字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7008.2008.09.003
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 黄智 重庆大学机械工程学院 28 347 11.0 18.0
3 黄云 重庆大学机械工程学院 90 772 15.0 24.0
7 刘国华 重庆大学机械工程学院 6 24 2.0 4.0
11 符志华 重庆大学机械工程学院 6 11 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (6)
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参考文献  (2)
节点文献
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2009(1)
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2011(1)
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
高效深切
磨削温度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工具技术
月刊
1000-7008
51-1271/TH
大16开
成都市府青路二段24号
62-32
1964
chi
出版文献量(篇)
9497
总下载数(次)
13
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
论文1v1指导