出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1992年第1期14-19,共6页
Journal of Mechanical Engineering
参考文献3
-
1李淑珍，华中理工大学学报，1987年，15卷，2期，57页
-
2傅京孙，人工智能及其应用，1987年
-
3黄白文，机床，1982年，2期，42页
同被引文献13
-
1梁建成,李圣怡,温熙森,杨叔子.机床智能加工的体系结构[J].国防科技大学学报,1994,16(2):24-28. 被引量：8
-
2袁军,王敏,黄心汉,陈锦江.智能系统多传感器信息融合研究进展[J].控制理论与应用,1994,11(5):513-519. 被引量：19
-
3蔡光起,宋贵亮,刘文治.超高速磨削工艺技术[J].机械工艺师,1995(9):35-37. 被引量：20
-
4蔡光起.磨削技术现状与新进展[J].湖南大学学报,1999,26(2):1-4.
-
5宋贵亮.超高速磨削技术及机理的若干基础研究.东北大学博士论文[M].沈阳:-,1997..
-
6郑州磨料具与磨削研究所.国外高速磨削的发展概况.高速磨削资料汇编[M].第一机械工业部情报所,1974..
-
7李培生，机械工程学报，1992年，28卷，2期
-
8宋朝辉,卢锷.提高数控加工精度方法的探讨[J].光学精密工程,1998,6(6):79-83. 被引量：3
-
9宋朝辉,卢锷.人工神经网络技术在数控加工误差控制中的应用[J].光学精密工程,1998,6(6):91-95. 被引量：4
-
10张伯霖,李锻能,马平,肖章林.高速加工对机床传动与结构的影响[J].制造技术与机床,1998(11):5-8. 被引量：18
引证文献3
-
1董明利,祝连庆,石朝林.磨加工精度控制及零位测量系统[J].工具技术,1999,33(3):30-32. 被引量：1
-
2宋洪涛,宾鸿赞.把神经网络应用于丝杠磨削过程的建模与控制[J].光学精密工程,2001,9(4):364-367. 被引量：8
-
3冯宝富,蔡光起,邱长伍.超高速磨削的发展及关键技术[J].机械工程师,2002(1):5-9. 被引量：21
二级引证文献30
-
1赵恒华,蔡光起.超高速磨削冲击成屑模型构建与机理研究[J].中国机械工程,2004,15(12):1038-1041. 被引量：11
-
2蔡光起,赵恒华,高兴军.高速高效磨削加工及其关键技术[J].制造技术与机床,2004(11):42-45. 被引量：26
-
3赵恒华,孙顺利,高兴军,蔡光起.超高速磨削的比磨削能研究[J].中国机械工程,2006,17(5):453-456. 被引量：14
-
4刘海,任小中,张洛平,张波.基于BP神经网络的轴承套圈磨削误差的预报[J].河南科技大学学报（自然科学版）,2006,27(2):13-15. 被引量：7
-
5赵恒华,王颖.磨削加工技术的发展及现状[J].机械制造与自动化,2007,36(2):5-7. 被引量：6
-
6陈涛,盛晓敏,黄红武.CBN砂轮超高速磨削条件下加工表面粗糙度的实验研究[J].制造技术与机床,2007(5):60-63. 被引量：9
-
7王丽丽.新型高速滑动轴承的发展现状及其特性[J].农业装备与车辆工程,2007,45(5):35-38.
-
8赵恒华,王颖.磨削加工技术的发展及现状[J].制造技术与机床,2007(7):39-41. 被引量：13
-
9盛晓敏.工程陶瓷的高速深切磨削[J].世界制造技术与装备市场,2009(5):57-63. 被引量：3
-
10岳红新,章青,潘平平.基于RBF神经网络的丝杠热误差模型研究[J].机械设计与制造,2011(2):128-129. 被引量：5
-
1胡德金.环状内外球面智能精密磨削方法与控制模型研究[J].兵工学报,2015,36(9):1743-1749. 被引量：2
-
2刘贵杰,宋贵亮,张玮,王宛山.基于多传感器融合的智能磨削加工系统研究[J].机械工程师,1999(11):43-44. 被引量：2
-
3胡德金.大型旋转曲面智能精密磨削原理与系统设计[J].上海交通大学学报,2015,49(1):1-6. 被引量：1
-
4刘伟,商圆圆,邓朝晖.磨削工艺智能决策与数据库研究进展[J].机械研究与应用,2017,30(2):171-174. 被引量：3
-
5刘贵杰,巩亚东,王宛山.智能磨削加工的体系结构研究[J].机械工程师,2002(7):6-8.
-
6陈廉清,郭建亮,杨勋,迟军,赵霞.基于进化神经网络的磨削粗糙度预测模型[J].计算机集成制造系统,2013,19(11):2854-2863. 被引量：26
;
