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摘 要:本发明涉及一种基于优化广义回归神经网络预测工件表面质量的方法,包括:搭建铣削力、铣削振动、工件表面纹理及粗糙度采集系统,获取铣削过程中的力和振动的时域信号及工件表面粗糙度值和纹理图像;从三向铣削力和三向铣削振动加速度的时域信号中提取出降维铣削力均方根和降维铣削振动加速度均方根作为特征值,利用灰色共生矩阵获得工件表面纹理特征值:能量、对比度、相关性、同质性和熵;基于试验数据和粒子群优化广义回归神经网络建立以一维特征及二维特征值为输入参数,粗糙度为输出结果的多维特征预测模型。本发明的方法可预测铣削过程中的工件表面粗糙度,拓展了科学检测铣削过程中工件表面粗糙度的方式。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111338364.7 | 专利名称: | 一种基于优化广义回归神经网络预测工件表面质量的方法 |
申请日: | 2021-11-12 | 申请/专利权人 | 江苏师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省徐州市铜山新区上海路101号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 机械加工制造 金属表面检测方法 智能制造 制造算法搜索 |
公开/公告日: | 2022-03-04 | 转让价格: | 14900.0元 |
公开/公告号: | CN114139772A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |