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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車削加工表面粗糙度智能預(yù)測

  • 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車削加工表面粗糙度智能預(yù)測

    表面粗糙度是機(jī)械加工工藝中主要的技術(shù)參數(shù), 對零件質(zhì)量和產(chǎn)品性能有著極為重要的影響。 以加工表面粗糙度與切削用量三要素的關(guān)系為對象, 采用正交試驗(yàn)方法, 利用立方氮化硼刀具對冷作模具鋼 Cr12MoV 進(jìn)行硬態(tài)干式車削試驗(yàn),測量得到選定參數(shù)條件下的加工表面粗糙度值,并應(yīng)用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方 法建立了加工表面粗糙度預(yù)測模型。結(jié)果表明,該預(yù)測模型具有很好的預(yù)測精度, 其最大誤差不超過 5% 。模 型可以對不同切削速度、 進(jìn)給量和切削深度參數(shù)組合下加工后的表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測,對干式硬車條件下的切 削用量選擇和零件表面質(zhì)量的控制具有重要指導(dǎo)意義。

    標(biāo)簽: 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車削加工表面粗糙度智能預(yù)測

    上傳時間: 2016-03-20

    上傳用戶:happycats

  • 類神經(jīng)網(wǎng)路的基本運(yùn)算-TLU,為所有學(xué)習(xí)類神經(jīng)入門的的第一個演算法,單一的neural做簡易的training,雖無法解xor的問題,但卻是人類史上的類神經(jīng)的第一步.

    類神經(jīng)網(wǎng)路的基本運(yùn)算-TLU,為所有學(xué)習(xí)類神經(jīng)入門的的第一個演算法,單一的neural做簡易的training,雖無法解xor的問題,但卻是人類史上的類神經(jīng)的第一步.

    標(biāo)簽: training neural TLU xor

    上傳時間: 2015-12-02

    上傳用戶:851197153

  • 內(nèi)涵模糊理論與類神經(jīng)網(wǎng)路的程式碼...提供初學(xué)者做研究參考

    內(nèi)涵模糊理論與類神經(jīng)網(wǎng)路的程式碼...提供初學(xué)者做研究參考

    標(biāo)簽: 模糊 程式

    上傳時間: 2013-12-24

    上傳用戶:yyyyyyyyyy

  • 類神經(jīng)網(wǎng)路的BK演算法

    類神經(jīng)網(wǎng)路的BK演算法,已驗(yàn)證過可以使用。

    標(biāo)簽: 算法

    上傳時間: 2016-10-23

    上傳用戶:kr770906

  • 類神經(jīng)網(wǎng)路的RBF這對於任何研究都非常之友幫助歡迎下載內(nèi)有說明

    類神經(jīng)網(wǎng)路的RBF這對於任何研究都非常之友幫助歡迎下載內(nèi)有說明

    標(biāo)簽: RBF

    上傳時間: 2014-01-04

    上傳用戶:英雄

  • C++神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    C++神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),c++,BP網(wǎng)絡(luò)模型,適用于多對一

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    上傳時間: 2017-04-09

    上傳用戶:iswlkje

  • 改善WEDM-HS 加工表面粗糙度值的工藝探討

    改善WEDM-HS 加工表面粗糙度值的工藝探討

    標(biāo)簽: WEDM 加工 表面粗糙度 工藝探討

    上傳時間: 2013-04-15

    上傳用戶:eeworm

  • 基于ARM系統(tǒng)的表面粗糙度測量儀的設(shè)計.pdf

    表面粗糙度是機(jī)械加工中描述工件表面微觀形狀重要的參數(shù)。在機(jī)械零件切削的過程中,刀具或砂輪遺留的刀痕,切屑分離時的塑性變形和機(jī)床振動等因素,會使零件的表面形成微小的蜂谷。這些微小峰谷的高低程度和間距狀況就叫做表面粗糙度,也稱為微觀不平度。表面粗糙度的測量是幾何測量中的一個重要部分,它對于現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展起了重要的推動作用。世界各國競相進(jìn)行粗糙度測量儀的研制,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,各種各樣的粗糙度測量系統(tǒng)也競相問世。對于粗糙度的測量,隨著技術(shù)的更新,國家標(biāo)準(zhǔn)也一直在變更。最新執(zhí)行的國家標(biāo)準(zhǔn)(GB/T6062-2002),規(guī)定了粗糙度測量的參數(shù),以及制定了觸針式測量粗糙度的儀器標(biāo)準(zhǔn)[1]。 隨著新國家標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行,許多陳舊的粗糙度測量儀已經(jīng)無法符合新標(biāo)準(zhǔn)的要求。而且生產(chǎn)工藝的提高使得原有方案的采集精度和采集速度,滿足不了現(xiàn)代測量技術(shù)的需要。目前,各高校公差實(shí)驗(yàn)室及大多數(shù)企業(yè)的計量部門所使用的計量儀器(如光切顯微鏡、表面粗糙度檢查儀等)只能測量單項(xiàng)參數(shù),而能進(jìn)行多參數(shù)測量的光電儀器價格較貴,一般實(shí)驗(yàn)室和計量室難以購置。因此如何利用現(xiàn)有的技術(shù),結(jié)含現(xiàn)代測控技術(shù)的發(fā)展,職制出性能可靠的粗糙度測量儀,能有效地降低實(shí)驗(yàn)室測量儀器的成本,具有很好的實(shí)用價值和研究意義。 基于上述現(xiàn)狀,本文在參考舊的觸針式表面粗糙度測量儀技術(shù)方案的基礎(chǔ)上,提出了一種基于ARM嵌入式系統(tǒng)的粗糙度測量儀的設(shè)計。這種測量儀采用了先進(jìn)的傳感器技術(shù),保證了測量的范圍和精度;采用了集成的信號調(diào)理電路,降低了信號在調(diào)制、檢波、和放大的過程中的失真;采用了ARM處理器,快速的采集和控制測量儀系統(tǒng);采用了強(qiáng)大的PC機(jī)人機(jī)交互功能,快速的計算粗糙度的相關(guān)參數(shù)和直觀的顯示粗糙度的特性曲線。 論文主要做了如下工作:首先,論文分析了觸針式粗糙度測量儀的發(fā)展以及現(xiàn)狀;然后,詳細(xì)敘述了系統(tǒng)的硬件構(gòu)成和設(shè)計,包括傳感器的原理和結(jié)構(gòu)分析、信號調(diào)理電路的設(shè)計、A/D轉(zhuǎn)換電路的設(shè)計、微處理器系統(tǒng)電路以及與上位機(jī)接口電路的設(shè)計。同時,還對系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集進(jìn)行了研究,開發(fā)了相應(yīng)的固件程序及接口程序,完成數(shù)據(jù)采集軟件的編寫,并且對表面粗糙度參數(shù)的算法進(jìn)行程序的實(shí)現(xiàn)。編寫了控制應(yīng)用程序,完成控制界面的設(shè)計。最終設(shè)計出一套多功能、多參數(shù)、高性能、高可靠、操作方便的表面粗糙度測量系統(tǒng)。

    標(biāo)簽: ARM 測量

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:KIM66

  • 小弟撰寫的類神經(jīng)網(wǎng)路backpropagataion,可以train如xor等互斥問題,使用bcb所完成,因?yàn)殚_發(fā)介面較為便利, 大部分使用類別的方法撰寫,所以若有興趣移植到vc的朋友,應(yīng)該也不會有

    小弟撰寫的類神經(jīng)網(wǎng)路backpropagataion,可以train如xor等互斥問題,使用bcb所完成,因?yàn)殚_發(fā)介面較為便利, 大部分使用類別的方法撰寫,所以若有興趣移植到vc的朋友,應(yīng)該也不會有太大的障礙。

    標(biāo)簽: backpropagataion train bcb xor

    上傳時間: 2013-12-30

    上傳用戶:jeffery

  • 有SOM、LVQ、ART三種不同方式的類神經(jīng)網(wǎng)路可以參考的實(shí)例

    有SOM、LVQ、ART三種不同方式的類神經(jīng)網(wǎng)路可以參考的實(shí)例

    標(biāo)簽: SOM LVQ ART 方式

    上傳時間: 2016-01-25

    上傳用戶:qwe1234

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