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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
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.
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公开(公告)号：CN114139772B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202111338364.7
申请日：2021-11-12
Applicant: 江苏师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于优化广义回归神经网络预测工件表面质量的方法，包括：搭建铣削力、铣削振动、工件表面纹理及粗糙度采集系统，获取铣削过程中的力和振动的时域信号及工件表面粗糙度值和纹理图像；从三向铣削力和三向铣削振动加速度的时域信号中提取出降维三向铣削力均方根和降维三向振动加速度均方根作为特征值，利用灰色共生矩阵获得工件表面纹理特征值：能量、对比度、相关性、同质性和熵；基于试验数据和粒子群优化广义回归神经网络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。
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公开(公告)号：CN114357652A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210008769.2
申请日：2022-01-06
Applicant: 江苏师范大学
IPC: G06F30/17 , G06F119/10 , G06F119/14
Abstract: 铣削噪声‑振动‑力同步采集系统，包括铣削噪声‑振动‑力试验台硬件系统、采集卡和承载LabVIEW软件的系统。铣削噪声模型的构建方法包括对采集的铣削噪声‑振动‑力的试验数据进行数据分析和建模。硬件系统通过声级计对噪声信号进行测量、通过三向加速度传感器对振动信号进行测量、通过三向力传感器对力信号进行测量，并将各信号线接入到采集卡进行同步采集；通过承载LabVIEW软件的系统实现铣削噪声‑振动‑力信号的实时显示、采集、数据存储和回放等功能；再通过最小二乘法，建立多特征因素融合的铣削噪声预测模型。本发明能为铣削加工状态的实时监测及预测提供科学的指导。
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公开(公告)号：CN114139772A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111338364.7
申请日：2021-11-12
Applicant: 江苏师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于优化广义回归神经网络预测工件表面质量的方法，包括：搭建铣削力、铣削振动、工件表面纹理及粗糙度采集系统，获取铣削过程中的力和振动的时域信号及工件表面粗糙度值和纹理图像；从三向铣削力和三向铣削振动加速度的时域信号中提取出降维铣削力均方根和降维铣削振动加速度均方根作为特征值，利用灰色共生矩阵获得工件表面纹理特征值：能量、对比度、相关性、同质性和熵；基于试验数据和粒子群优化广义回归神经网络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。
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公开(公告)号：CN112757052A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011425978.4
申请日：2020-12-09
Applicant: 江苏师范大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 不同磨损刀具的车削热与多元影响因子的相关性分析方法，主要是基于灰色关联度理论及粒子群优化算法对不同磨损刀具的车削热与多元影响因子之间相关性进行分析，包括：制定车削试验方案；搭建试验系统；对不同磨损状态的刀具进行车削试验，得到相应车削参数下刀尖附近的车削温度和三向车削振动加速度数据，提取车削热特征值及车削振动特征值，即车削热功率密度均值及三向车削振动加速度自功率谱密度最大值。基于灰色相关系数，分析不同磨损状态刀具的车削参数及车削振动对刀具车削热的影响，找出对车削热影响显著的因子。基于最小二乘法建模和粒子群算法优化，从能量视角建立车削热关于车削振动及车削参数的粒子群算法预测模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113688534A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111025388.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 江苏师范大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/00 , G06K9/62 , G06Q50/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法，该方法制定不同铣削参数的铣削试验，搭建铣削温度和铣削力同步测试系统；铣削温度和铣削力同步测试系统测量铣削刀具尖端附近的铣削温度和三向铣削力的时域信号，并从铣削温度和三向铣削力的时域信号中提取铣削温度均值和铣削力均方根值；通过粒子群优化算法求解优化多特征融合模型，获得最优的铣削参数，即基于试验数据，建立以铣削温度均值、铣削力均方根及金属去除率为目标特征变量，铣削参数为优化参数的多特征融合模型，然后基于粒子群优化算法求解多特征融合模型中的特定铣削参数，从而获得所用试验参数范围内的最优铣削参数解。
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公开(公告)号：CN112757052B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202011425978.4
申请日：2020-12-09
Applicant: 江苏师范大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 不同磨损刀具的车削热与多元影响因子的相关性分析方法，主要是基于灰色关联度理论及粒子群优化算法对不同磨损刀具的车削热与多元影响因子之间相关性进行分析，包括：制定车削试验方案；搭建试验系统；对不同磨损状态的刀具进行车削试验，得到相应车削参数下刀尖附近的车削温度和三向车削振动加速度数据，提取车削热特征值及车削振动特征值，即车削热功率密度均值及三向车削振动加速度自功率谱密度最大值。基于灰色相关系数，分析不同磨损状态刀具的车削参数及车削振动对刀具车削热的影响，找出对车削热影响显著的因子。基于最小二乘法建模和粒子群算法优化，从能量视角建立车削热关于车削振动及车削参数的粒子群算法预测模型。
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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
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。
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公开(公告)号：CN113671901A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110940949.X
申请日：2021-08-17
Applicant: 江苏师范大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明涉及一种金属切削多信号的耦合协调分析方法，该方法首先提取切削温度、三向切削振动信号以及切削噪声信号相关的特征值，并对各信号的特征值进行无量纲化处理；然后根据切削噪声、切削振动、切削温度与耦合协调模型公式，求得金属切削多信号的耦合协调度；最后根据耦合协调度判断切削噪声、三向切削振动以及切削温度之间相互作用的程度。本发明的优点是采用耦合协调度模型对不同的金属切削信号进行耦合分析，考虑了金属切削时多个信号间的相互关系，为研究金属切削机理及信号间的耦合关系提供方法及数据处理方面的指导。
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公开(公告)号：CN112380646A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011238945.9
申请日：2020-11-09
Applicant: 江苏师范大学
IPC: G06F30/17 , G06F119/08
Abstract: 不同磨损刀具车削温度变化与车削振动耦合特性研究方法，包括：制定车削试验方案；搭建试验系统；对不同磨损状态的刀具进行车削试验，得到相应车削参数下刀尖附近的车削温度和三向车削振动数据；从车削温度和三向车削振动数据中提取出温度特征值车削温度变化均值和振动特征值三向加速度均方根。根据温度特征值、振动特征值和车削参数，通过灰色系统理论分别计算三种磨损状态刀具的车削温度变化与车削参数的关联度、车削振动与车削参数的关联度、车削振动与车削温度变化的关联度。基于最小二乘法建立车削温度变化关于车削振动及车削参数预测模型和车削振动关于车削温度变化及车削参数预测模型，分析不同磨损状态刀具车削温度和车削振动的耦合特性。
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