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基于BiLSTM-LSSVM的螺杆转子铣削加工廓形预测
1
作者
李佳
孙兴伟
+3 位作者
赵泓荀
穆士博
刘寅
杨赫然
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第9期153-156,162,共5页
针对螺杆转子盘铣刀加工过程中的轮廓预测问题,提出了基于双向长短时神经网络-最小二乘支持向量机(BiLSTM-LSSVM)的螺杆廓形预测方法。首先,对加工过程中的振动信号进行采集并进行降噪预处理,降噪后的信号进行降采样处理随后输入BiLSTM...
针对螺杆转子盘铣刀加工过程中的轮廓预测问题,提出了基于双向长短时神经网络-最小二乘支持向量机(BiLSTM-LSSVM)的螺杆廓形预测方法。首先,对加工过程中的振动信号进行采集并进行降噪预处理,降噪后的信号进行降采样处理随后输入BiLSTM中进行时序预测;其次,对时序预测后的信号进行特征提取,将提取后的特征向量输入LSSVM进行廓形预测;最后,以五头螺杆为例通过正交实验对BiLSTM-LSSVM模型进行试验验证,并对预测廓形进行误差补偿实验。实验结果表明,提出的基于BiLSTM-LSSVM的螺杆廓形预测模型可对螺杆转子盘铣刀加工螺杆廓形进行准确预测,进而为螺杆转子加工廓形补偿提供支持。
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关键词
螺杆转子
长短时神经网络
最小二乘支持向量机
廓
形
预测
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职称材料
基于响应面模型的钢轨打磨廓形预测方法
被引量：
3
2
作者
刘冲
杨岳
+2 位作者
丘文生
周鹏刚
易兵
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期328-335,共8页
由于钢轨初始廓形及打磨工况的差异,现有方法难以准确预测多个砂轮组合打磨形成的钢轨打磨廓形。为此,提出一种基于响应面模型的钢轨打磨廓形预测方法。通过采集钢轨廓形的离散数据点,引入3次样条插值方法对打磨前的钢轨廓形进行数学描...
由于钢轨初始廓形及打磨工况的差异,现有方法难以准确预测多个砂轮组合打磨形成的钢轨打磨廓形。为此,提出一种基于响应面模型的钢轨打磨廓形预测方法。通过采集钢轨廓形的离散数据点,引入3次样条插值方法对打磨前的钢轨廓形进行数学描述。以打磨功率和砂轮倾角为设计变量,构建以打磨量为响应量的3阶响应面模型。基于钢轨打磨廓形成形机理,设计打磨廓形的数值计算方案,实现多个砂轮组合作用下的钢轨打磨廓形预测。通过工程实例,结合现行钢轨打磨验收标准,验证上述方法的准确性和可靠性。
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关键词
钢轨打磨量
三次样条插值
响应面模型
廓
形
预测
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职称材料
题名
基于BiLSTM-LSSVM的螺杆转子铣削加工廓形预测
1
作者
李佳
孙兴伟
赵泓荀
穆士博
刘寅
杨赫然
机构
沈阳工业大学机械工程学院
沈阳工业大学辽宁省复杂曲面数控制造技术重点实验室
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024年第9期153-156,162,共5页
基金
辽宁省应用基础研究计划项目(2022JH2/101300214)
国家自然科学基金项目(52005346)
2022年度辽宁省教育厅高等学校基本科研项目面上项目(LJKMZ20220459)。
文摘
针对螺杆转子盘铣刀加工过程中的轮廓预测问题,提出了基于双向长短时神经网络-最小二乘支持向量机(BiLSTM-LSSVM)的螺杆廓形预测方法。首先,对加工过程中的振动信号进行采集并进行降噪预处理,降噪后的信号进行降采样处理随后输入BiLSTM中进行时序预测;其次,对时序预测后的信号进行特征提取,将提取后的特征向量输入LSSVM进行廓形预测;最后,以五头螺杆为例通过正交实验对BiLSTM-LSSVM模型进行试验验证,并对预测廓形进行误差补偿实验。实验结果表明,提出的基于BiLSTM-LSSVM的螺杆廓形预测模型可对螺杆转子盘铣刀加工螺杆廓形进行准确预测,进而为螺杆转子加工廓形补偿提供支持。
关键词
螺杆转子
长短时神经网络
最小二乘支持向量机
廓
形
预测
Keywords
screw rotor
bi-directional long short-term memory
least square support vector machines
profile prediction
分类号
TH162 [机械工程—机械制造及自动化]
TG54 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
基于响应面模型的钢轨打磨廓形预测方法
被引量：
3
2
作者
刘冲
杨岳
丘文生
周鹏刚
易兵
机构
中南大学交通运输工程学院
广铁铁路(集团)公司广州大型养路机械运用检修段
中国铁建高新装备股份有限公司
出处
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期328-335,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51605495)
湖南省自然科学基金资助项目(2015JJ2168)
文摘
由于钢轨初始廓形及打磨工况的差异,现有方法难以准确预测多个砂轮组合打磨形成的钢轨打磨廓形。为此,提出一种基于响应面模型的钢轨打磨廓形预测方法。通过采集钢轨廓形的离散数据点,引入3次样条插值方法对打磨前的钢轨廓形进行数学描述。以打磨功率和砂轮倾角为设计变量,构建以打磨量为响应量的3阶响应面模型。基于钢轨打磨廓形成形机理,设计打磨廓形的数值计算方案,实现多个砂轮组合作用下的钢轨打磨廓形预测。通过工程实例,结合现行钢轨打磨验收标准,验证上述方法的准确性和可靠性。
关键词
钢轨打磨量
三次样条插值
响应面模型
廓
形
预测
Keywords
the amount of rail grinding
cubic spline interpolation
response surface model
rail profile prediction
分类号
U216.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BiLSTM-LSSVM的螺杆转子铣削加工廓形预测
李佳
孙兴伟
赵泓荀
穆士博
刘寅
杨赫然
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于响应面模型的钢轨打磨廓形预测方法
刘冲
杨岳
丘文生
周鹏刚
易兵
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
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职称材料
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