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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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187 篇 专利
12 篇 期刊文献
7 篇 学位论文
1 篇 会议

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207 篇 电子文献
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日期分布

学科分类号

20 篇 工学
- 12 篇 机械工程
- 6 篇 材料科学与工程（可...
- 5 篇 软件工程
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- 4 篇 土木工程
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- 3 篇 计算机科学与技术...
- 2 篇 信息与通信工程
- 2 篇 控制科学与工程
- 1 篇 公安技术
2 篇 管理学
- 2 篇 管理科学与工程(可...

主题

20 篇 刀具磨损量
3 篇 刀具摩擦特性
2 篇 高硅铝合金ce11
2 篇 特征提取
2 篇 有限元分析
2 篇 卷积神经网络
1 篇 catboost-nsga-ⅲ算...
1 篇 线性拟合
1 篇 切削性能
1 篇 pearson相关系数
1 篇 时间序列数据
1 篇 施工参数
1 篇 实验研究
1 篇 预测控制
1 篇 涂层铣刀
1 篇 低温冷风
1 篇 刀具状态监测
1 篇 碲改质处理
1 篇 组合预测模型
1 篇 声发射信号

机构

11 篇 西北工业大学
10 篇 哈尔滨理工大学
8 篇 上海交通大学
7 篇 华中科技大学
6 篇 中铁工程装备集团...
6 篇 山东理工大学
6 篇 浙江大学
5 篇 南京航空航天大学
4 篇 西华大学
4 篇 温州大学
4 篇 南京工业大学
3 篇 中铁十四局集团有...
3 篇 沈阳建筑大学
3 篇 上海隧道工程有限...
3 篇 山东大学
3 篇 万鑫精工有限公司
3 篇 福州大学
3 篇 重庆大学
3 篇 太原科技大学
3 篇 北京理工大学

作者

7 篇 孙惠斌
6 篇 赵国勇
5 篇 莫蓉
5 篇 张纪铎
5 篇 曹大理
4 篇 李晶晶
4 篇 张丽丽
4 篇 陈健
4 篇 刘惠
4 篇 李哲
4 篇 赵玉刚
4 篇 谭建荣
4 篇 郏维强
4 篇 刘振宇
4 篇 孙伟
3 篇 彭芳瑜
3 篇 焦黎
3 篇 徐九华
3 篇 梁志强
3 篇 姚倡锋

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207 篇 中文

检索条件"主题词=刀具磨损量"

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一种可监测刀具磨损量的盾构机刀盘

一种可监测刀具磨损量的盾构机刀盘

引用

作者：庄嘉 518067 广东省深圳市南山区蛇口工业七路卓越维港名苑(北区)1栋E2

本实用新型公开了一种可监测刀具磨损量的盾构机刀盘，包括刀盘，所述刀盘呈圆台形，所述刀盘正面设置有第一幅条、第二幅条；所述第一幅条包括切刀、磨损传感器、刮刀，所述切刀及所述磨损传感器固定安装于所述第一幅条上，所述磨损传... 详细信息

标准号: CN209163815U

本实用新型公开了一种可监测刀具磨损量的盾构机刀盘，包括刀盘，所述刀盘呈圆台形，所述刀盘正面设置有第一幅条、第二幅条；所述第一幅条包括切刀、磨损传感器、刮刀，所述切刀及所述磨损传感器固定安装于所述第一幅条上，所述磨损传感器与所述切刀并列设置；所述第二幅条包括滚刀、刮刀，所述滚刀设置于所述第二幅条上，所述第一幅条及所述第二辐条远离所述刀盘中心处的一端均设置有刮刀。本实用新型具有可随时监测切刀的磨损量，避免切刀进行破岩，进而可有效的保护切刀的效果。

关键词：幅条切刀磨损传感器刮刀本实用新型刀盘滚刀刀具磨损量盾构机刀盘并列设置刀盘正面刀盘中心可监测磨损量圆台形辐条破岩监测

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一种刀具磨损量和剩余寿命预测的方法

一种刀具磨损量和剩余寿命预测的方法

引用

作者：陈高华周子涵丁庆伟 030024 山西省太原市万柏林区窊流路66号

一种刀具磨损量和剩余寿命预测的方法，属于机械可靠性技术领域，其实施步骤如下：1、在切削实验平台安装测力仪和加速度传感器，获取反映刀具状态的实时监测数据；2、对采集到的切削力信号和振动信号进行预处理；3、对预处理后的信号... 详细信息

标准号: CN113458873B

一种刀具磨损量和剩余寿命预测的方法，属于机械可靠性技术领域，其实施步骤如下：1、在切削实验平台安装测力仪和加速度传感器，获取反映刀具状态的实时监测数据；2、对采集到的切削力信号和振动信号进行预处理；3、对预处理后的信号进行降噪和特征提取；4、将遗传算法和双隐层Elman神经网络结合，建立一个收敛速度快、预测精度高的改进Elman神经网络预测模型；5、训练预测模型，并利用预测模型同时预测刀具磨损量和剩余寿命，本发明的优点是在刀具加工时实时获取刀具状态信息，保证加工过程的可靠有效运行。

关键词：预处理刀具磨损量刀具状态预测模型神经网络预测模型加速度传感器剩余寿命预测实时监测数据机械可靠性刀具加工神经网络剩余寿命实时获取实验平台特征提取遗传算法有效运行振动信号测力仪切削力切削预测降噪隐层收敛采集改进保证

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一种隧道掘进机刀具磨损量评估方法

一种隧道掘进机刀具磨损量评估方法

引用

作者：李贻涛邢晓敏王丹 132012 吉林省吉林市船营区长春路169号

一种隧道掘进机刀具磨损量评估方法,其特点是，设置刀具磨损量的测量电路，刀具磨损量的测量电路包括在刀圈上呈120°均匀分布设置的第一探测片、第二探测片、第三探测片和控制器，第一探测片、第二探测片和第三探测片的边沿与刀圈... 详细信息

标准号: CN107314735A

一种隧道掘进机刀具磨损量评估方法,其特点是，设置刀具磨损量的测量电路，刀具磨损量的测量电路包括在刀圈上呈120°均匀分布设置的第一探测片、第二探测片、第三探测片和控制器，第一探测片、第二探测片和第三探测片的边沿与刀圈的边沿平齐，第一探测片、第二探测片和第三探测片的单端口出线均密封接入控制器；刀具处于工作状态时，控制器轮流向三端口发送一个恒定电流，然后检测端口电压，从而计算端口等值电阻。随着刀圈磨损量的增加，三个电阻相继消失，使计算出的等值电阻增大，控制器综合三个探测片的计算值评估出刀圈的磨损量大致范围。具有科学合理，适用性强，能够实现刀具磨损量的在线监测，评估准确，能够降低工程成本等优点。

关键词：探测片刀具磨损量刀圈控制器测量电路等值电阻磨损量评估接入控制器隧道掘进机端口电压工程成本恒定电流在线监测单端口三端口电阻平齐刀具密封出线发送轮流检测

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基于主轴电流和振动信号的数控机床刀具磨损量在线预测方法

基于主轴电流和振动信号的数控机床刀具磨损量在线预测方法

引用

作者：杜正春陈沁心冯晓冰杨建国 200240 上海市闵行区东川路800号

一种基于主轴电流和振动信号的数控机床刀具磨损量在线预测方法，通过在设有传感器的数控机床主轴上利用多把同型号刀具在同一工况下重复进行试运行加工并测得原始加工磨损数据，根据刀具的初期快速磨损阶段、正常磨损阶段和急剧磨损阶... 详细信息

标准号: CN111300146A

一种基于主轴电流和振动信号的数控机床刀具磨损量在线预测方法，通过在设有传感器的数控机床主轴上利用多把同型号刀具在同一工况下重复进行试运行加工并测得原始加工磨损数据，根据刀具的初期快速磨损阶段、正常磨损阶段和急剧磨损阶段三个磨损阶段，分别从中提取出训练用的最优特征集并对支持向量回归机预测模型进行训练，最后采用训练后的模型进行实际加工过程中的在线实时预测刀具磨损量；本发明通过多把同型号刀具在同等条件下重复实验获得的数据，不仅可以充分挖掘原始信号中各磨损阶段与刀具磨损相关的特征参数，并通过后处理方式进一步增强和刀具磨损量的关联程度，使得构建的支持向量回归机预测模型可以取得较高的预测精度和很好的推广性。

关键词：磨损刀具支持向量回归机刀具磨损量预测模型数控机床刀具数控机床主轴后处理刀具磨损实时预测特征参数同等条件原始信号在线预测振动信号主轴电流磨损量试运行特征集推广性传感器重复构建加工关联挖掘预测

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基于SSAE-LSTM模型的深孔加工刀具磨损量监测方法

基于SSAE-LSTM模型的深孔加工刀具磨损量监测方法

引用

作者：刘阔厉大维沈明瑞刘庆君任慧民王永青 116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

本发明提供基于SSAE‑LSTM模型的深孔加工刀具磨损量监测方法，属于刀具磨损状态监测技术领域。先在深孔加工机床的两个刀杆保持架轴瓦外部分别安装两个三向加速度传感器，在深孔工件加工入口处安装传声器，采集加工过程中的刀杆振动和... 详细信息

标准号: CN110576336A

本发明提供基于SSAE‑LSTM模型的深孔加工刀具磨损量监测方法，属于刀具磨损状态监测技术领域。先在深孔加工机床的两个刀杆保持架轴瓦外部分别安装两个三向加速度传感器，在深孔工件加工入口处安装传声器，采集加工过程中的刀杆振动和切削声音数据；然后利用采集到的数据对堆叠自编码器进行贪婪逐层训练，用训练好的堆叠自编码器对数据进行特征选择，得到精简后的数据；再用精简后的数据对长短时记忆网络进行训练，如果训练预测误差低于设定的δ值，则模型可用于刀具磨损量预测；在实时监测时，将实时的振动和声音数据输入训练好的堆叠自编码器和长短时记忆网络中，网络输出刀具的磨损量。该方法可实现深孔加工过程中刀具磨损量的监测。

关键词：编码器堆叠刀具磨损量记忆网络声音数据磨损量刀杆监测三向加速度传感器采集刀具磨损状态深孔加工刀具深孔加工机床深孔工件深孔加工实时监测特征选择网络输出预测误差保持架传声器入口处切削可用轴瓦刀具外部预测加工

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基于自注意力机制与深度学习的刀具磨损量预测方法

基于自注意力机制与深度学习的刀具磨损量预测方法

引用

作者：刘振宇张朔刘惠郏维强谭建荣 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本发明公开了一种基于自注意力机制与深度学习的刀具磨损量预测方法。数控机床加工中安装测力计、加速度传感器和声传感器，采集铣削过程中的切削力、振动信号和声音信号，并测量刀具磨损量；对传感器测量数据进行预处理，与刀具磨损量... 详细信息

标准号: CN110355608B

本发明公开了一种基于自注意力机制与深度学习的刀具磨损量预测方法。数控机床加工中安装测力计、加速度传感器和声传感器，采集铣削过程中的切削力、振动信号和声音信号，并测量刀具磨损量；对传感器测量数据进行预处理，与刀具磨损量标签组成训练数据；建立基于自注意力机制与深度学习的神经网络预测模型，包含自注意力层、双向长短时记忆网络和全连接网络；将训练数据输入预测模型中训练预测模型；将测试数据输入训练好的预测模型中，实时地预测刀具的磨损量。本发明充分挖掘了传感器测量数据中与刀具磨损相关的特征信息，并提取了不同时刻传感器测量数据之间的依赖关系，可以对刀具磨损量进行实时预测。

关键词：刀具磨损量传感器测量数据注意力机制训练数据预测模型磨损量神经网络预测模型预处理加速度传感器数控机床加工时刻传感器测量刀具测量数据测试数据刀具磨损记忆网络连接网络实时预测输入预测特征信息铣削过程依赖关系振动信号测力计切削力传感器预测和声刀具注意力标签采集学习挖掘

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考虑刀具磨损量和表面粗糙度的刀具剩余寿命预测方法

考虑刀具磨损量和表面粗糙度的刀具剩余寿命预测方法

引用

作者：孙惠斌姚元朴刘超屈鑫孙帅 710072 陕西省西安市友谊西路127号

本发明公开了一种考虑刀具磨损量和表面粗糙度的刀具剩余寿命预测方法，包括以下步骤：步骤1、建立单一退化指标刀具剩余寿命预测模型；步骤2、测量同一时刻的后刀面磨损量和工件表面粗糙度，对步骤1中的所述刀具后刀面磨损量退化模型... 详细信息

标准号: CN111967640A

本发明公开了一种考虑刀具磨损量和表面粗糙度的刀具剩余寿命预测方法，包括以下步骤：步骤1、建立单一退化指标刀具剩余寿命预测模型；步骤2、测量同一时刻的后刀面磨损量和工件表面粗糙度，对步骤1中的所述刀具后刀面磨损量退化模型或工件表面粗糙度退化模型中用于描述刀具个体之间的差异性和同类刀具共性的相关参数，进行两阶段极大似然估计的第一阶段先验估计；步骤3、根据步骤2中先验估计得到的参数值，建立多退化指标刀具剩余寿命预测模型；步骤4、将步骤2、步骤3中估计得到的参数导入多退化指标刀具剩余寿命预测模型，可得刀具剩余寿命预测结果。解决了现有技术中评价刀具剩余寿命的指标单一，造成结果不精准的问题。

关键词：刀具剩余寿命预测模型退化指标工件表面粗糙度剩余寿命预测退化模型先验估计磨损量极大似然估计表面粗糙度刀具后刀面刀具磨损量剩余寿命同一时刻相关参数差异性后刀面两阶段测量

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一种多模型融合的切削刀具磨损量动态预测方法

一种多模型融合的切削刀具磨损量动态预测方法

引用

作者：卢志远韩维群游东洋张京京宋海勇靳世海 100013 北京市东城区和平里东街11号

本发明涉及一种多模型融合的切削刀具磨损量动态预测方法，属于精益制造技术领域；解决了目前切削刀具磨损预测精度较差、实用性弱的技术问题。本发明方法包括选择切削过程机床工况数据采集方式、进行刀具磨损加工试验并采集刀具磨损退... 详细信息

标准号: CN115169050A

本发明涉及一种多模型融合的切削刀具磨损量动态预测方法，属于精益制造技术领域；解决了目前切削刀具磨损预测精度较差、实用性弱的技术问题。本发明方法包括选择切削过程机床工况数据采集方式、进行刀具磨损加工试验并采集刀具磨损退化量数据和相应的切削过程工况数据、对磨损退化数据预处理、建立磨损增量预测模型、建立磨损量预测模型、构建混合预测模型并预测刀具磨损量。本发明方法依据切削过程工况数据，通过混合预测模型得出多个时间段内的退化增量，依退化增量累积情况预测退化程度，实现了对切削刀具未来一段时间内刀具磨损量动态预测，模型更贴近实际情况。实施本发明方法无需添加外部传感器及另行布线，更具经济性、实用性和可行性。

关键词：工况数据切削刀具预测模型磨损量切削磨损刀具磨损动态预测退化退化数据预处理刀具磨损量外部传感器采集方式加工试验模型融合情况预测增量预测内刀具时间段退化量预测布线构建精益机床采集制造

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一种刀具磨损量和剩余寿命预测的方法

一种刀具磨损量和剩余寿命预测的方法

引用

作者：陈高华周子涵丁庆伟 030024 山西省太原市万柏林区窊流路66号

标准号: CN113458873A

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一种基于多尺度DenseNet-ResNet-GRU模型的刀具磨损量预测方法

一种基于多尺度DenseNet-ResNet-GRU模型的刀具磨损量预测方法

引用

作者：程耀楠金英博盖小羽关睿卢梦达 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号

本发明提出一种基于多尺度DenseNet‑ResNet‑GRU模型的刀具磨损量预测方法，避免依据主观经验对磨损量判断不够精准，以及机器学习中需人工提取信号特征费时费力的问题。方法包括以下步骤：选取切削力信号对刀具磨损量进行预测；进行信... 详细信息

标准号: CN115169401A

本发明提出一种基于多尺度DenseNet‑ResNet‑GRU模型的刀具磨损量预测方法，避免依据主观经验对磨损量判断不够精准，以及机器学习中需人工提取信号特征费时费力的问题。方法包括以下步骤：选取切削力信号对刀具磨损量进行预测；进行信号预处理，采用格拉布斯(Grubbs)准则法剔除数据集中偏离较远的数据，减少异常值对总体数据的影响；采用小波阈值去噪，并将渐进半软阈值函数应用于切削力信号降噪过程；将去噪后的信号构造为输入矩阵；构建多尺度DenseNet‑ResNet‑GRU模型，采用不同尺度的卷积核提取特征，并利用DenseNet和ResNet不同的优势提取样本特征的不同空间特征，进而通过GRU提取样本序列特征，构造全连接层和回归层，对刀具磨损量进行预测。

关键词：刀具磨损量多尺度切削力预测小波阈值去噪信号预处理机器学习空间特征输入矩阵数据集中提取特征提取信号信号构造信号降噪样本特征样本序列主观经验阈值函数卷积核连接层磨损量准则法半软构建渐进去噪剔除费力偏离尺度回归应用

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