宁波市自然科学基金(2006A610035)
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程金属学及工艺更多>>
- 基于一种T-S网络修正算法的车削表面粗糙度预测技术
- 2008年
- 利用神经网络预测车削表面的粗糙度有利于改进车削过程的自动化程度,但神经网络输入数据的误差和网络自身的缺陷不可避免地给预测带来了误差。采用了一种基于T-S网络的技术,对原神经网络的输出进行了修正,能有效地减少预测误差。相关的试验不但证明了其有效性,而且还对网络结构和有关参数提出了建设性的建议,其结果对实践有重要的指导意义。
- 迟军程鸿
- 关键词：表面粗糙度
- 机械振动信号分析中小波函数的选择被引量：2
- 2007年
- 小波函数直接影响着小波分析的结果。通过对计算机小波分析离散算法的分析,研究了不同阶次的Daubechies函数对分析过程的影响,又以具体的例子展现了相应的分析结果曲线,从而提出了与传统观点不同的小波函数选择标准。该标准对于工程测试中微弱机械振动信号的提取和分析有实际指导意义,有助于减少因函数选择不当带来的误判和误差。
- 迟军单一峰
- 关键词：机械振动小波分析小波函数
- 车削中表面粗糙度在线预测技术
- 2007年
- 车削参数直接影响零件的表面粗糙度。文中提出基于神经网络理论的车削表面粗糙度实时预测技术,并给出了实现的步骤和部分参考数据。为实现数控系统的切削参数自动在线优化提供了技术基础。
- 迟军程鸿
- 关键词：神经网络表面粗糙度
- 应用于机械振动测试的部分虚拟仪器技术被引量：1
- 2007年
- 虚拟仪器软件是当前机械振动信号测试中高效而又经济的常用工具,叙述了虚拟仪器软件中最实用的数据存取和时频变换技术及相关原理,并给出了实际操作的步骤。
- 迟军
- 关键词：虚拟仪器傅里叶变换机械振动
- 基于小波包分析和Elman网络的切削表面粗糙度预测方法被引量：7
- 2010年
- 提出了一种基于松散型小波网络的切削表面粗糙度预测方法。结合切削参数和切削振动理论,建立了预测网络结构,为避免频域混叠,采用小波包改进算法来实现振动信号去噪。根据振动加速度及切削参数,利用Elman网络的非线性映射和学习机制,实现切削表面粗糙度的实时在线预测。为减少训练时间,用遗传算法对网络权重进行预先优化。实验表明,该方法的预测误差小于3%。
- 迟军陈廉清杨超珍
- 关键词：遗传算法小波网络表面粗糙度
