公开(公告)号：CN113704922B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202111017732.8

申请日：2021-09-01

Applicant: 江苏师范大学

Inventor： 李顺才 ,  李松原 ,  刘志 ,  胡雨婷 ,  邵明辉 ,  宋国璐

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/25 ,  G06F30/27 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2411 ,  G06N3/006 ,  G06F119/10

Abstract: 一种基于声振及纹理特征预测表面粗糙度的方法，包括：搭建铣削噪声、铣削振动、工件表面纹理及粗糙度采集系统，获取铣削过程中的噪声和振动的时域信号，及工件表面粗糙度值和纹理图像。从铣削噪声和三向铣削振动加速度的时域信号中提取出声压级均方根和降维振动加速度均方根作为特征值，利用Tamura纹理特征获得工件表面纹理特征值：粗糙度、对比度和方向性。基于试验数据和最小二乘支持向量机建立以一维特征及二维特征值为输入参数，粗糙度为输出结果的多维特征预测模型。本发明的方法可预测(56)对比文件殷振.复合梁变幅杆单激励超声椭圆振动切削基础研究.中国博士学位论文全文数据库.2020,(第01期),B022-183.

公开(公告)号：CN113704922A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202111017732.8

申请日：2021-09-01

Applicant: 江苏师范大学

Inventor： 李顺才 ,  李松原 ,  刘志 ,  胡雨婷 ,  邵明辉 ,  宋国璐

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/25 ,  G06F30/27 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06F119/10

Abstract: 一种基于声振及纹理特征预测表面粗糙度的方法，包括：搭建铣削噪声、铣削振动、工件表面纹理及粗糙度采集系统，获取铣削过程中的噪声和振动的时域信号，及工件表面粗糙度值和纹理图像。从铣削噪声和三向铣削振动加速度的时域信号中提取出声压级均方根和降维振动加速度均方根作为特征值，利用Tamura纹理特征获得工件表面纹理特征值：粗糙度、对比度和方向性。基于试验数据和最小二乘支持向量机建立以一维特征及二维特征值为输入参数，粗糙度为输出结果的多维特征预测模型。本发明的方法可预测铣削过程中的工件表面粗糙度，拓展了科学检测铣削过程中工件表面粗糙度的方式。