基于灰度共生矩阵和神经网络的Si3N4陶瓷推挤加工表面纹理分析

• 作者: 吴志远 唐修检 王望龙 王龙 田欣利
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 材料表面与界面 Si3N4陶瓷 纹理特征 灰度共生矩阵 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 页码范围: 1518-1524
• 页数: 7页
• 分类号: TH161.1|TQ174
• 字数: 3156字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1093.2015.08.020

摘要

基于边缘破碎效应驱动裂纹软推挤加工是一项新颖的加工技术.通过采集Si3N4陶瓷的软推挤加工表面形貌,运用灰度共生矩阵(GLCM)分析了对比度、熵、相关性3个特征参数与加工表面纹理分布的内在关系.通过径向基网络和竞争层网络两类神经网络的分工协作,对不同加工参数下已加工表面的纹理特征进行预测和分类,其预测结果的相对误差能控制在5％之内.随着对比度和熵越大,相关性越小;分类等级越大,表面平整程度越差.通过系统实验探讨了各加工参数对纹理特征的影响,可靠地评估了加工质量的优劣.随着车刀进给速度或槽深的增大,加工表面质量变差;随着凸缘厚度的增大,加工表面质量先逐渐变差,但经过凸缘厚度2.5 mm分界点后却又有所改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田欣利	装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室	136	999	17.0	24.0
2	王望龙	装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室	46	220	8.0	11.0
3	唐修检	装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室	42	166	7.0	10.0
4	吴志远	装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室	40	110	5.0	7.0
5	王龙	装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室	34	105	5.0	7.0