郭斌
- 作品数：7 被引量：9H指数：2
- 供职机构：哈尔滨理工大学更多>>
- 相关领域：金属学及工艺自动化与计算机技术文化科学机械工程更多>>
- 基于VMD-BiGRU的铣刀磨损状态监测
- 在切削加工过程中，刀具受到众多因素的影响会发生磨损。刀具作为切削加工中的消耗品，需要关注其寿命状态，传统监测刀具的磨损是依赖加工经验进行不定期停机检查刀具的磨损情况，这种方法不仅浪费时间，操作也比较繁琐。智能制造的兴起为...
- 郭斌
- 关键词：铣削加工刀具磨损MYSQL数据库振动信号
- 型砂中有效粘土含量快速电测系统的研究
- 型砂质量是影响铸件质量的重要因素之一,在铸造生产中,为了保证型砂的质量,必须对型砂的工艺参数进行测试和监控.型砂的强度是型砂性能最重要的指标之一,而型砂的强度是由型砂中水份和有效粘土含量相互作用决定的.因此,随着铸造现代...
- 郭斌
- 关键词：电测系统型砂铸件质量
- 求同存异,共同发展——论科学和宗教的关系
- 科学与宗教诞生的时间大致相同,它们好像是人类创造的孪生兄弟。在科学与宗教发展的早期,它们相互争斗,彼此互不相让。伴随着人类自身的发展,不是宗教压制着科学就是科学压制着宗教,它们总是水火不容,想要彻底地消灭对方。在争斗的历...
- 郭斌
- 关键词：宗教真理标准人性
- 文献传递
- ET-GD与K近邻相结合的刀具磨损监测方法被引量：2
- 2023年
- 针对铣削过程中刀具磨损量监测问题,提出一种基于极端随机树和高斯分布,与K近邻相结合的刀具磨损监测方法。该方法选用截断法和hampel滤波法剔除力、振动和声发射信号中的异常值和奇异点。其次通过极端随机树和高斯分布的偏离情况对特征集进行优选,降低数据矩阵的复杂性。分别对比分析了两次优选前后三种K近邻模型的拟合度和评估度量。利用优选后的特征对逻辑回归、极端随机树、支持向量回归和K近邻算法模型进行训练,并利用十折交叉验证法和测试集进行验证。最终得出,基于极端随机树和高斯分布与K近邻的刀具磨损监测模型的拟合度达到99.17%,均方误差和平均绝对误差分别为13.0688、1.8241。结果表明该方法能够实现对铣刀磨损的有效监测,从而提高工件加工质量。
- 秦怡源刘献礼岳彩旭郭斌丁明娜
- 关键词：高斯分布K近邻
- 面向表面粗糙度约束的铣削过程参数优化被引量：2
- 2023年
- 在6061铝立铣过程中考虑到控制工件表面粗糙度的要求,人为选择的铣削参数可能比较保守,导致材料去除率降低、制造成本高。以表面粗糙度为约束条件,以最大材料去除率为目标,基于极端提升法(extreme gradient boosting, XGBOOST)建立以主轴转速、进给速度和切深为优化对象的表面粗糙度回归模型,利用遗传算法对主轴转速、进给速度和切深三个铣削参数进行优化。利用遗传算法的多目标优化特点得到较优的铣削参数。通过4组优化结果可以看出,表面粗糙度的最大变化只有0.048μm,而最小的材料去除率提高了2 458.048 mm^(3)/min,在达到表面粗糙度的要求下,提高了加工效率,减小制造成本,具有良好的优化效果,在实际加工中具有一定的指导作用。
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- 关键词：铣削表面粗糙度材料去除率参数优化
- 递归特征消除与极端随机树在铣刀磨损监测中的研究被引量：3
- 2023年
- 针对金属铣削过程中刀具磨损监测问题,本文提出了一种基于递归特征消除和极端随机树相结合的刀具磨损监测模型。首先对力、振动和声发射信号的时域、频域特征进行提取,分别采用逻辑回归、分类与回归树、线性回归、线性判别分析作为递归特征消除的基模型进行特征降维。再利用处理后的特征对K近邻、支持向量回归、极端随机树模型进行训练,得出多种监测模型。通过对比刀具磨损拟合曲线图和分析评估结果的标准差,可得出基模型为分类与回归树的递归特征消除,与极端随机树算法相结合模型拟合度达到99.74%,评估结果的标准差为4.04。结果表明该方法能够实现对铣刀磨损的有效监测,从而提高零件加工质量。
- 刘献礼秦怡源岳彩旭魏旭东孙艳明郭斌
- 关键词：特征降维
- TRIZ理论的生成与演进
- 中国是古代世界科学活动的中心。近现代世界科学活动的中心转移到了西方国家。中国古代科技体系结构不合理,科学技术长期处于经验层次,重视实用技术,轻视科学理论,没用科学方法指导科学进一步发展,是中国近代科学技术落后的根本原因。...
- 郭斌
- 关键词：创新思维
- 文献传递
