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刀具磨损的人工神经网络估计 被引量:6

EVALUATIONS OF TOOL WEAR IN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
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摘要 难以对刀具磨损进行较准确的监测与界定是目前国内外自动化加工中一个急待解决的课题 .本文利用优化理论对 BP网络的缺陷进行了分析 ,提出动态步长法等优化方法 ,并结合选择了对刀具状态较敏感而对加工条件变化稳定性的相对切削力比值作为特征量 ,将其方向用于刀具磨损量的估计 .实验证明 ,采用的方法是正确的、有效的、可行的 。 It is difficult to survey and define tool wear exactly,and it is an improtant problem in automation production to be urgently solved inside and outside the nation at present.In this thesis,the limitations of BP network were analyzed using optimization theory,the optimization method of dynamic step algorithm was advanced.And selected the relative cutting force ratio as the character variable which was sensitive to the tool state but was steady to machining condition,and then using the direction to estimate tool wear.Tool wear experiments and computer simulations show that the method and the means are correct,effective and valid.And it can be widely used to engineering and technology fields.
出处 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 2000年第4期447-450,共4页 Journal of Tianjin University:Science and Technology
关键词 刀具磨损 监测 神经网络 优化 金属切削 tool wear surveilance neural network optimization
  • 相关文献

参考文献3

  • 1薛嘉庆.最优化原理及方法[M].北京:冶金工业出版社,1992.
  • 2蕲藩,等.神经网络与神经计算机[M].成都:西南交通大学出版社,1993.
  • 3吕柏权,李天铎.一种具有全局最估的神经网络BP算法[J].清华大学学报(自然科学版),1997,37(2):32-34. 被引量:15

二级参考文献1

  • 1邓志东,自动化学报,1995年,21卷,1期,65页

共引文献15

同被引文献81

引证文献6

二级引证文献24

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