检索结果-内蒙古大学图书馆

机械工程师 2025年第2期 38-41页

作者：田嘉雯王树强沈阳化工大学机械与动力工程学院沈阳110020

在高速铣削加工过程中,铣刀的磨损量对加工精度、生产效率及制造成本等方面产生较大影响,为确保铣削的加工质量和稳定性,减少因刀具过度磨损所带来的损失,需对铣刀在工作过程中的磨损量进行准确预测。针对长短期记忆(Long Short-Term Me... 详细信息

在高速铣削加工过程中,铣刀的磨损量对加工精度、生产效率及制造成本等方面产生较大影响,为确保铣削的加工质量和稳定性,减少因刀具过度磨损所带来的损失,需对铣刀在工作过程中的磨损量进行准确预测。针对长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)模型手动调参造成的效率低、精度差等问题,提出麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化LSTM超参数模型。文中利用SSA对LSTM网络进行超参数寻优用于刀具磨损量的预测,得到拟合决定系数R2为93.8%;试验表明,该模型在刀具磨损量预测精度方面表现良好。

关键词：刀具磨损量多域特征提取麻雀搜索算法长短期记忆网络

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基于图像识别的刀具磨损量在线测量方法

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制造业自动化 2021年第6期43卷 107-109,156页

作者：周欣吉林水利电力职业学院长春130000 长春工程学院长春130000

对刀具磨损量的有效测量是车削自动化加工工作中的重要环节。为此,研究设计了基于图像识别的刀具磨损量自动化在线测量方法。首先使用光栅三维形貌测量方法获取刀具激光图像,然后识别图像中磨损量变动最为敏感的特征。针对识别到的特征... 详细信息

对刀具磨损量的有效测量是车削自动化加工工作中的重要环节。为此,研究设计了基于图像识别的刀具磨损量自动化在线测量方法。首先使用光栅三维形貌测量方法获取刀具激光图像,然后识别图像中磨损量变动最为敏感的特征。针对识别到的特征信息,利用离散马尔科夫模型自动测量刀面的磨损量。测试结果表明:该方法在常规环境、激光超声复合超精密车削环境中对刀具磨损量的测量精度均较高,且其漏检率较低,证明其具有较高的使用价值。

关键词：刀具磨损量图像特征识别激光图像测量

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42CrMo钢精密切削的刀具磨损量预测研究

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工具技术 2024年第3期58卷 138-143页

作者：成钢唐昆刘庞中刘子聪袁剑平胡永乐毛聪江麓机电集团有限公司长沙理工大学机械装备高性能智能制造关键技术湖南省重点实验室

针对42CrMo钢精密切削刀具磨损量预测研究小样本、非线性的特点,将量子粒子群算法(QPSO)、卷积神经网络(CNN)及长短期神经网络(LSTM)相结合,构建了QPSO-CNN-LSTM组合预测模型。采用QPSO算法对CNN-LSTM模型的隐藏层单元数、学习率、卷积... 详细信息

针对42CrMo钢精密切削刀具磨损量预测研究小样本、非线性的特点,将量子粒子群算法(QPSO)、卷积神经网络(CNN)及长短期神经网络(LSTM)相结合,构建了QPSO-CNN-LSTM组合预测模型。采用QPSO算法对CNN-LSTM模型的隐藏层单元数、学习率、卷积核等进行优化,结合CNN网络特征提取能力强、LSTM网络具备记忆能力的特点,对实际加工实验的刀具磨损量进行预测,并通过误差评价指标分析,与CNN、LSTM、BP等单一模型以及PSO-GRNN组合模型进行预测效果对比研究。研究结果表明,本文构建的组合预测模型相对于单一预测模型,其预测值与真实值吻合程度更高;相对于PSO-GRNN组合模型,三种误差评价指标的误差值至少降低了27%,其泛化性和稳定性较好,预测精度与非线性拟合能力更强。

关键词：刀具磨损量组合预测模型量子粒子群算法优化卷积神经网络长短期神经网络

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数控铣床刀具磨损量与主轴电流关系研究

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组合机床与自动化加工技术 2009年第10期 88-90页

作者：马旭陈捷南京工业大学金工实习中心南京211816 南京工业大学工业装备数字制造及控制技术重点实验室南京210009

在简单介绍监测刀具状态的重要性的基础上,文章从理论上推导了主轴电流与刀具磨损量之间的关系式。设计检测电流信号的测试系统,通过实验得到了主轴电流及对应的刀具磨损量数据,利用最小二乘法拟合得到了二者之间的线性关系式。通过剩... 详细信息

在简单介绍监测刀具状态的重要性的基础上,文章从理论上推导了主轴电流与刀具磨损量之间的关系式。设计检测电流信号的测试系统,通过实验得到了主轴电流及对应的刀具磨损量数据,利用最小二乘法拟合得到了二者之间的线性关系式。通过剩余标准差计算,检验了该公式的精确度。

关键词：刀具磨损量主轴电流实验研究

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广深港盾构掘进参数与刀具磨损量线形拟和分析及应用

广深港盾构掘进参数与刀具磨损量线形拟和分析及应用

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2011隧道及地下工程新发展国际论坛

作者：李凤远李大伟中铁隧道集团有限公司盾构及掘进技术国家重点实验室郑州 450001 北方重工集团有限公司沈阳 110021

文章针对广深港狮子洋隧道SDⅢ标为长距离微风化粉细砂岩、泥岩的地质特点，通过对前段硬岩盾构掘进经验的总结，进行盾构掘进参数与刀具磨损量的线性拟合，得出该盾构施工刀具的合理使用方法;并提出影响该工程施工进度指标的关键性因... 详细信息

文章针对广深港狮子洋隧道SDⅢ标为长距离微风化粉细砂岩、泥岩的地质特点，通过对前段硬岩盾构掘进经验的总结，进行盾构掘进参数与刀具磨损量的线性拟合，得出该盾构施工刀具的合理使用方法;并提出影响该工程施工进度指标的关键性因素及针对措施，得出硬岩盾构施工刀具的合理管理方法。

关键词：刀具磨损量掘进参数线性拟合管理方法

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基于深度残差网络的刀具磨损量预测方法研究

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价值工程 2021年第3期40卷 196-197页

作者：方鹏欧阳常悦重庆交通大学重庆400074

数控机床刀具磨损将直接影响着加工产品的精度,导致产品质量下降。在自动化程度越来越高的数控加工中,监测刀具状态变得更加困难。为了保证产品质量,快速、精确的预测刀具磨损量,本文提出基于深度残差神经网络的多传感器刀具磨损量预测... 详细信息

数控机床刀具磨损将直接影响着加工产品的精度,导致产品质量下降。在自动化程度越来越高的数控加工中,监测刀具状态变得更加困难。为了保证产品质量,快速、精确的预测刀具磨损量,本文提出基于深度残差神经网络的多传感器刀具磨损量预测方法,首先,该方法提取振动、切削力和声发射传感器信号的时域特征,然后,利用深度残差网络对时域特征进行监督学习训练,最后,把训练好的模型对测试数据进行测试。本文提出的模型通过试验验证其有效性,模型评价指标绝对均值(MAE)约为1.51×10-3mm,具有较高的预测精度。

关键词：刀具磨损量时域特征深度残差网络

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刀具磨损量预测方法、参数优化方法、电子设备及介质

刀具磨损量预测方法、参数优化方法、电子设备及介质

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作者：庄可佳邓斌李英朱康 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号

本发明提供了一种刀具磨损量预测方法、参数优化方法、电子设备及介质，该方法包括：将预设的刀具磨损率预测模型嵌入有限元软件中，得到有限元切削仿真模型，刀具磨损率预测模型用于表征刀具磨损率与过程量参数的关系；获取刀具结构参... 详细信息

标准号: CN116976033A

本发明提供了一种刀具磨损量预测方法、参数优化方法、电子设备及介质，该方法包括：将预设的刀具磨损率预测模型嵌入有限元软件中，得到有限元切削仿真模型，刀具磨损率预测模型用于表征刀具磨损率与过程量参数的关系；获取刀具结构参数；基于刀具结构参数，控制有限元切削仿真模型进行仿真；在仿真过程中，循环迭代更新刀具轮廓，直至达到预设循环时长后，得到刀具磨损轮廓；基于刀具磨损轮廓对刀具磨损量进行预测。本发明通过仿真实验对刀具磨损量进行预测，保证了预测精度的同时，减少了实际车削实验次数，降低了实验成本、提高了实验效率。

关键词：刀具磨损量刀具结构参数刀具磨损轮廓预测刀具磨损切削仿真预测模型预设表征刀具参数优化刀具轮廓电子设备仿真过程仿真实验实验成本实验效率循环迭代循环时长过程量磨损率车削嵌入更新保证

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刀具磨损量检测装置及方法

刀具磨损量检测装置及方法

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作者：杨洪春吴志华李朦王威李凯 523000 广东省东莞市大朗镇犀牛陂村美景西路639号

本发明提供一种刀具磨损量检测装置，包括：安装架、接触式传感器以及活动组件，接触式传感器和活动组件固定安装在安装架，活动组件位于接触式传感器的上方；活动组件包括连接部件、弹性部件、杆体以及限位螺帽，连接部件固定安装在安... 详细信息

标准号: CN115628705A

本发明提供一种刀具磨损量检测装置，包括：安装架、接触式传感器以及活动组件，接触式传感器和活动组件固定安装在安装架，活动组件位于接触式传感器的上方；活动组件包括连接部件、弹性部件、杆体以及限位螺帽，连接部件固定安装在安装架，连接部件具有沿竖直方向自上至下的第一容纳腔和第二容纳腔，第一容纳腔的直径大于第二容纳腔的直径，弹性部件设于第一容纳腔内，弹性部件的外径大于第二容纳腔的直径，杆体包括第一部和第二部，第一部的直径大于第二部的直径，弹性部件套设在第二部的外部，弹性部件的两端分别与第一部的底部和第一容纳腔的底部抵接，限位螺帽位于连接部件的底部且固定安装在第二部的外部，接触式传感器位于第二部的正下方。

关键词：容纳腔弹性部件接触式传感器活动组件连接部件安装架限位螺帽杆体刀具磨损量检测装置外部抵接竖直

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一种多角度多维度刀具磨损量快速检测装置及方法

一种多角度多维度刀具磨损量快速检测装置及方法

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作者：倪敬刘轩松张浩瀚蒙臻李锐智 310018 浙江省杭州市下沙高教园区

本发明公开了一种多角度多维度刀具磨损量快速检测装置及方法，检测装置包括吹屑组件、对射光电开关、自伸缩遮光组件、侧部刀刃旋转拍摄组件、底部刀刃拍摄组件、桶型收光组件、底座自旋转组件。检测方法如下：建立深度残差网络模型；... 详细信息

标准号: CN116787224A

本发明公开了一种多角度多维度刀具磨损量快速检测装置及方法，检测装置包括吹屑组件、对射光电开关、自伸缩遮光组件、侧部刀刃旋转拍摄组件、底部刀刃拍摄组件、桶型收光组件、底座自旋转组件。检测方法如下：建立深度残差网络模型；对待测刀具进行磨损拍摄，得到刀刃图像数据集，输入深度残差网络模型得到定位框位置；裁剪出定位框内图像，得到待测刀具的各磨损部位图像；对待测刀具的各磨损部位图像进行处理，根据提取的各磨损轮廓边缘计算磨损量，确定刀具磨损等级，并判断是否进行换刀。本发明实现刀具多角度图像拍摄与定标，利用改进残差网络结合图像处理实现刀具多维度磨损量的快速测量，对刀具磨损级别的判断和换刀提示提供明确的指导。

关键词：刀具残差刀刃刀具磨损磨损部位网络模型定位框多维度磨损量图像换刀磨损多角度图像拍摄对射光电开关快速检测装置刀具磨损量图像数据集自旋转组件检测装置快速测量轮廓边缘拍摄组件收光组件提示提供图像处理网络结合旋转拍摄遮光组件伸缩定标桶型裁剪底座拍摄检测改进

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一种刀具磨损量预测方法及系统

一种刀具磨损量预测方法及系统

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作者：张彩霞张家溪赵永胜刘志峰张栋杰 100024 北京市朝阳区平乐园100号

本发明公开了一种刀具磨损量预测方法及系统，包括：获取待测设备的振动信号；将待测设备的振动信号输入至训练好的Transformer注意力网络和生成对抗网络相融合的刀具磨损量预测模型，得到待测设备的刀具磨损量预测结果，可以广泛应用... 详细信息

标准号: CN116805041A

本发明公开了一种刀具磨损量预测方法及系统，包括：获取待测设备的振动信号；将待测设备的振动信号输入至训练好的Transformer注意力网络和生成对抗网络相融合的刀具磨损量预测模型，得到待测设备的刀具磨损量预测结果，可以广泛应用于先进制造控制技术领域中。

关键词：刀具磨损量待测设备振动信号控制技术领域先进制造预测结果预测模型注意力网络对抗融合预测应用

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