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基于改进的Faster R-CNN的齿轮外观缺陷识别研究 被引量：9
1
作者 吉卫喜 杜猛 +1 位作者 彭威 徐杰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期2198-2205,共8页
为了实现齿轮外观缺陷自动化识别,提高齿轮产品的合格率。针对传统缺陷识别算法泛化差,人工提取特征耗时,提出了一种改进的较快的基于区域卷积神经网络(FasterR-CNN)的齿轮缺陷识别模型。设计出VGG-2CF网络,提高识别较小目标的能力;引入... 为了实现齿轮外观缺陷自动化识别,提高齿轮产品的合格率。针对传统缺陷识别算法泛化差,人工提取特征耗时,提出了一种改进的较快的基于区域卷积神经网络(FasterR-CNN)的齿轮缺陷识别模型。设计出VGG-2CF网络,提高识别较小目标的能力;引入AM-Softmax损失函数,以减小类内特征的差异性,进一步增大类之间差异性;结合机器学习算法中的F度量值(F-measure),提出一种AMF-Softmax损失函数,解决数据不平衡的问题。实验结果表明,提出的改进模型具有较高的识别率,适用于齿轮外观的自动化检测。 展开更多
关键词 齿轮缺陷识别 FASTER R-CNN VGG-2CF AMF-Softmax损失函数
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基于三维图卷积与注意力增强的行为识别模型 被引量：9
2
作者 曹毅 刘晨 +2 位作者 盛永健 黄子龙 邓小龙 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期2071-2078,共8页
针对当前行为识别方法无法有效提取非欧式3维骨架序列的时空信息与缺乏针对特定关节关注的问题,该文提出了一种基于3维图卷积与注意力增强的行为识别模型。首先,介绍了3维卷积与图卷积的具体工作原理;其次,基于图卷积中可处理变长邻居... 针对当前行为识别方法无法有效提取非欧式3维骨架序列的时空信息与缺乏针对特定关节关注的问题,该文提出了一种基于3维图卷积与注意力增强的行为识别模型。首先,介绍了3维卷积与图卷积的具体工作原理;其次,基于图卷积中可处理变长邻居节点的图卷积核,引入3维卷积的3维采样空间将2维图卷积核改进为具有3维采样空间的3维图卷积核,提出一种3维图卷积方法。针对3维采样空间内的邻居节点,通过3维图卷积核,实现了对骨架序列中时空信息的有效提取;然后,为增强对于特定关节的关注,聚焦重要的动作信息,设计了一种注意力增强结构;再者,结合3维图卷积方法与注意力增强结构,构建了基于3维图卷积与注意力增强的行为识别模型;最后,基于NTU-RGBD和MSR Action 3D骨架动作数据集开展了骨架行为识别的研究。研究结果进一步验证了基于3维图卷积与注意力增强的行为识别模型针对时空信息的有效提取能力及识别准确率。 展开更多
关键词 行为识别 3维图卷积 注意力增强 时空信息
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Al-Zn体系高压扭转过程中的相变机理
3
作者 陈琛 陈昱林 +4 位作者 苏璇 卢璟钰 于俊杰 张建 吉卫喜 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期200-205,共6页
本工作对常温不互溶的Al-Zn体系进行了高压扭转下的机械合金化研究。将0.03 mm厚的纯Al和纯Zn交替堆叠,在3 GPa的压力下进行50圈的高压扭转处理。结果表明,高压扭转处理的Al-Zn合金中产生两种类型的相变,即晶体到非晶的相变,以及密排六... 本工作对常温不互溶的Al-Zn体系进行了高压扭转下的机械合金化研究。将0.03 mm厚的纯Al和纯Zn交替堆叠,在3 GPa的压力下进行50圈的高压扭转处理。结果表明,高压扭转处理的Al-Zn合金中产生两种类型的相变,即晶体到非晶的相变,以及密排六方到面心立方的相变。局部高密度位错可能是Al-Zn合金从晶态转变到非晶态的主要原因,而HCP→FCC相变则归因为密排面原子沿晶界产生的Shockley不全位错的滑动。此外,本工作为深入研究Al-Zn合金的固态相变提供了一种新的途径,为提高铝锌合金的力学性能提供了新的思路。 展开更多
关键词 高压扭转 机械合金化 相变 铝锌合金
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基于自校准机制的时空采样图卷积行为识别模型
4
作者 曹毅 吴伟官 +2 位作者 张小勇 夏宇 高清源 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期480-490,共11页
针对现有行为识别算法忽视时空信息上下文的依赖关系和缺乏多层次感受野的特征提取问题,本文提出一种基于自校准机制的时空采样图卷积网络行为识别模型.首先,介绍ST-GCN和3D-GCN、Transformer和自注意力机制的工作原理,并分析了3D-GCN和... 针对现有行为识别算法忽视时空信息上下文的依赖关系和缺乏多层次感受野的特征提取问题,本文提出一种基于自校准机制的时空采样图卷积网络行为识别模型.首先,介绍ST-GCN和3D-GCN、Transformer和自注意力机制的工作原理,并分析了3D-GCN和Transformer不能有效进行时空上下文建模;其次,为有效进行时空上下文建模而提出了一种时空采样图卷积网络,其以时序连续多帧作为时空采样将全局动作分为多个子动作,通过非局部网络计算单一节点与采样频率帧内所有节点的相关性来建立局部跨时空依赖关系,并通过结合非局部网络和时域卷积计算单个采样子动作与全局子动作的相关性以此来建立全局跨时空依赖关系;然后,为了有效地增强多层次的感受野来捕获更具判别力的时域特征,提出了一种时域自校准卷积网络在两个不同的尺度时空中分别进行卷积并特征融合:一种是原始比例尺度的时空,另一种是使用下采样具有较小比例尺度的潜在时空;再者,结合时空采样图卷积网络和时域自校准网络构建基于自校准机制的时空采样图卷积网络行为识别模型,在多流网络下进行端到端的训练.最后,基于NTU-RGB+D和NTU-RGB+D120骨架动作数据集开展了骨架行为识别的相关实验研究,研究结果表明该行为识别模型具有高效的时空特征提取能力以及优秀的性能. 展开更多
关键词 行为识别 时空采样图卷积 时空上下文 时域自校准 多流网络
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基于时空特征增强图卷积网络的骨架行为识别 被引量：3
5
作者 曹毅 吴伟官 +2 位作者 李平 夏宇 高清源 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期3022-3031,共10页
针对骨架行为识别不能充分挖掘时空特征的问题,该文提出一种基于时空特征增强的图卷积行为识别模型(STFE-GCN)。首先,介绍表征人体拓扑结构邻接矩阵的定义及双流自适应图卷积网络模型的结构,其次,采用空域上的图注意力机制,根据邻居节... 针对骨架行为识别不能充分挖掘时空特征的问题,该文提出一种基于时空特征增强的图卷积行为识别模型(STFE-GCN)。首先,介绍表征人体拓扑结构邻接矩阵的定义及双流自适应图卷积网络模型的结构,其次,采用空域上的图注意力机制,根据邻居节点的重要性程度分配不同的权重系数,生成可充分挖掘空域结构特征的注意力系数矩阵,并结合非局部网络生成的全局邻接矩阵,提出一种新的空域自适应邻接矩阵,以期增强对人体空域结构特征的提取;然后,时域上采用混合池化模型以提取时域关键动作特征和全局上下文特征,并结合时域卷积提取的特征,以期增强对行为信息中时域特征的提取。再者,在模型中引入改进通道注意力网络(ECA-Net)进行通道注意力增强,更有利于模型提取样本的时空特征,同时结合空域特征增强、时域特征增强和通道注意力,构建时空特征增强图卷积网络模型在多流网络下实现端到端的训练,以期实现时空特征的充分挖掘。最后,在NTU-RGB+D和NTU-RGB+D120两个大型数据集上开展骨架行为识别研究,实验结果表明该模型具有优秀的识别准确率和泛化能力,也进一步验证了该模型充分挖掘时空特征的有效性。 展开更多
关键词 行为识别 图注意力机制 混合池化 通道注意力 时空特征增强
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考虑并行制造的云服务外购件供应商组合优选
6
作者 周姝含 吉卫喜 +1 位作者 卢璟钰 崔志鹏 《轻工机械》 CAS 2023年第4期99-108,共10页
云制造环境下,为解决并行结构下外购件供应商组合优选难的问题,在考虑并行制造的前提下,课题组以时间、成本、可靠性和灵活性为优化目标,构建了云服务多目标组合优选模型。提出了一种改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ-TS)对模型进行求... 云制造环境下,为解决并行结构下外购件供应商组合优选难的问题,在考虑并行制造的前提下,课题组以时间、成本、可靠性和灵活性为优化目标,构建了云服务多目标组合优选模型。提出了一种改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ-TS)对模型进行求解,该算法采用反向学习策略提高初始解的质量;而后使用融合邻域搜索(采用交换、反转和插入3种方式)和禁忌搜索算法的策略加强局部搜索,提高算法后期局部寻优能力;对得到的一系列优选供应商组合综合评价,在考虑实际需求的基础上为需求方选出了最优供应商组合及备选方案。通过实际案例验证了该模型的有效性和算法的可行性。 展开更多
关键词 云制造服务 组合优选 供应商 外购件 非支配排序遗传算法
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基于多尺度Retinex的非下采样Contourlet域图像增强 被引量：40
7
作者 吴一全 史骏鹏 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期79-88,共10页
针对部分遥感图像和高光谱图像中存在的对比度不足、整体偏暗等问题,提出了一种基于多尺度Retinex(MSR)和混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像增强方法,用于改善图像质量。对图像进行NSCT分解,得到一个低... 针对部分遥感图像和高光谱图像中存在的对比度不足、整体偏暗等问题,提出了一种基于多尺度Retinex(MSR)和混沌小生境粒子群优化(NCPSO)的非下采样Contourlet变换(NSCT)域图像增强方法,用于改善图像质量。对图像进行NSCT分解,得到一个低频分量和多个不同方向的高频分量;在低频分量上进行混合灰度函数的多尺度Retinex增强;同时利用非线性增益函数调整高频分量系数,将兼顾对比度和信息熵的定量综合评价函数作为NCPSO的适应度,寻找非线性增益函数所涉及的最优参数。大量实验结果表明,与双向直方图均衡方法、NSCT方法、多尺度Retinex方法、平稳小波变换和Retinex方法等4种增强方法相比,提出的方法能更有效地提高图像的对比度和信息熵,增强图像的整体视觉效果。 展开更多
关键词 遥感 高光谱图像 图像增强 非下采样CONTOURLET变换 多尺度RETINEX 混沌小生境粒子群优化
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基于蚁群算法与参数迁移的机器人三维路径规划方法 被引量：26
8
作者 刘可 李可 +2 位作者 宿磊 王琨 张秋菊 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期29-36,共8页
为解决机器人进行三维路径规划时路径规划效率受算法影响较大的问题,以最短距离为目的,提出了一种基于蚁群算法参数迁移的机器人三维路径规划方法。在使用栅格法建立的机器人三维环境模型中,使用蚁群算法寻找最短路径。针对蚁群算法的... 为解决机器人进行三维路径规划时路径规划效率受算法影响较大的问题,以最短距离为目的,提出了一种基于蚁群算法参数迁移的机器人三维路径规划方法。在使用栅格法建立的机器人三维环境模型中,使用蚁群算法寻找最短路径。针对蚁群算法的参数选择问题,使用参数迁移算法得到最优参数。将已知的环境模型和其对应的蚁群最优参数作为源任务,将源任务映射到高维空间,通过迁移参数连接不同源任务,根据图论的知识建立参数迁移图,将参数迁移图扩展,使其包含目标任务,为随机未知环境模型分配一组蚁群最优参数。仿真实验表明,基于参数迁移的蚁群算法可以快速有效地完成机器人三维路径规划。相比传统的参数选择方法和其他智能优化方法,蚁群参数迁移算法可以大幅减少路径规划所需时间,提高了路径规划效率。 展开更多
关键词 机器人 三维路径规划 蚁群算法 参数迁移
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基于RANSAC的激光网格标记图像特征提取 被引量：26
9
作者 秦煜 吴静静 安伟 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第8期1495-1501,共7页
在三维立体视觉中,工件表面的特征提取是三维重构的前提和关键。但是,工件表面的自然特征往往表现得不够明显,使得特征的提取非常困难。因此,经常使用激光网格投影到待检测的工件表面,使工件表面具备确定的可识别特征。针对激光网格标... 在三维立体视觉中,工件表面的特征提取是三维重构的前提和关键。但是,工件表面的自然特征往往表现得不够明显,使得特征的提取非常困难。因此,经常使用激光网格投影到待检测的工件表面,使工件表面具备确定的可识别特征。针对激光网格标记图像的特点,在随机抽样一致性RANSAC算法的基础上,提出了像素权重化和假设模型预检验的方法,用于激光网格标记的直线特征提取。实验结果表明,该方法不仅克服了RANSAC算法计算量大和参数敏感的缺点,在实际图像的激光网格直线特征提取过程中也具有很好的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 特征提取 RANSAC算法 像素权重化 假设模型预检验
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基于同步压缩小波变换的滚动轴承故障诊断 被引量：24
10
作者 刘义亚 李可 陈鹏 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期585-590,共6页
针对滚动轴承故障诊断中存在的非平稳故障信号的特征提取困难这一难题,提出利用同步压缩小波变换(SWT)对故障信号的监测数据进行处理的方法。首先对信号进行连续小波变换(CWT),其次对小波变换系数进行同步压缩变换(SST),然后对SST系数... 针对滚动轴承故障诊断中存在的非平稳故障信号的特征提取困难这一难题,提出利用同步压缩小波变换(SWT)对故障信号的监测数据进行处理的方法。首先对信号进行连续小波变换(CWT),其次对小波变换系数进行同步压缩变换(SST),然后对SST系数进行自适应阈值去噪,之后在有效信号数据的频率中心附近进行积分提取,最后用提取到的有效信号进行重构。对实测的滚动轴承故障信号进行处理验证,结果表明,SWT具有较高的信号提取精度以及降噪能力,同时具有较高的时频分辨率,能够将故障信号转换为高分辨率的时频谱,弥补了CWT在这方面的不足。 展开更多
关键词 故障诊断 同步压缩变换 故障信号提取 自适应阈值去噪
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基于CFD的双螺杆压缩机的三维动态仿真分析研究 被引量：24
11
作者 吴慧媛 何雪明 戴进 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第24期3366-3371,共6页
为了研究双螺杆压缩机的流场动力学特性,提出基于双螺杆压缩机的工作循环为一个理论循环的假设,建立其工作过程的数值计算模型,采用计算流体力学软件Fluent中的动网格技术对双螺杆压缩机的工作过程和流场动力学特性进行了动态模拟仿真... 为了研究双螺杆压缩机的流场动力学特性,提出基于双螺杆压缩机的工作循环为一个理论循环的假设,建立其工作过程的数值计算模型,采用计算流体力学软件Fluent中的动网格技术对双螺杆压缩机的工作过程和流场动力学特性进行了动态模拟仿真。搭建了实验平台并研究分析了双螺杆压缩机的p-V变化规律,结果表明,仿真结果较好地吻合实验数据,验证了模型的正确性和模拟方法的有效性。 展开更多
关键词 双螺杆压缩机 计算流体力学 FLUENT 动网格
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基于三坐标测量机自适应测量的自由曲面逆向 被引量：17
12
作者 何雪明 孔丽娟 +3 位作者 何俊飞 武美萍 张荣 纪小刚 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第15期155-159,共5页
自由曲面的精确测量和重构是决定具有自由曲面特征的零部件复现精度的重要因素,传统逆向中测量与重构是相互独立又不能有效评估的。为提高自由曲面测量速度和重构精度,基于三坐标测量机(Coordinate measuring machine,CMM),提出自适应... 自由曲面的精确测量和重构是决定具有自由曲面特征的零部件复现精度的重要因素,传统逆向中测量与重构是相互独立又不能有效评估的。为提高自由曲面测量速度和重构精度,基于三坐标测量机(Coordinate measuring machine,CMM),提出自适应测量的曲面重构方法。测量过程中,通过不断拟合样件上已测点,预算待测点及其测量矢量,指导CMM自动采集曲面上数据。由点云拟合自由曲面模型后,检验拟合模型上点与样件上相应点的误差;若误差偏大,则在测量点云中加入检测点后重新拟合曲面,进一步检测重拟合实体模型直至满足精度要求,得到精准数据点和精致的自由曲面模型。辅以计算机图形可视化实例验证本法,测量精度及其重构精度可达μm级,具有自由曲面特征的零部件整个逆向周期呈数量级下降,算法鲁棒性强。 展开更多
关键词 自由曲面 自适应测量 曲面重构 精度评价
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基于SSD和1DCNN的滚动轴承故障诊断方法 被引量：16
13
作者 宋霖 宿磊 +1 位作者 李可 苏文胜 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期38-43,共6页
针对滚动轴承故障诊断中振动信号易受强背景噪声干扰,出现非平稳、非线性的特性,导致故障诊断精度较低等问题,提出了一种基于奇异谱分解(SSD)和一维卷积神经网络(1DCNN)的滚动轴承故障诊断方法.首先,利用SSD将原始振动信号分解成若干个... 针对滚动轴承故障诊断中振动信号易受强背景噪声干扰,出现非平稳、非线性的特性,导致故障诊断精度较低等问题,提出了一种基于奇异谱分解(SSD)和一维卷积神经网络(1DCNN)的滚动轴承故障诊断方法.首先,利用SSD将原始振动信号分解成若干个频率尺度的奇异谱(SSC)分量,并根据峭度准则选取有效SSC分量对信号进行重构;然后,构建一维卷积神经网络结构,先将重构后的信号输入模型进行训练,充分提取信号的特征,再由输出层输出诊断结果;最后,进行滚动轴承故障诊断实验,结果表明:提出的诊断方法诊断准确率达到98.9%,比传统方法具有更高的准确性和稳定性. 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 奇异谱分解 峭度 一维卷积神经网络
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一种下肢外骨骼助行康复机器人及康复评价方法 被引量：15
14
作者 宁萌 罗超 +2 位作者 马泽峰 张秋菊 王琨 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2017年第5期697-703,共7页
针对下肢瘫痪患者的康复训练需求,设计了一种下肢外骨骼助行康复机器人。描述了外骨骼机器人的机械结构。设计了基于关节角位移的闭环控制系统,将VICON运动捕捉系统采集的正常人体下肢运动关节角作为参考输入信息,控制受试者穿戴外骨骼... 针对下肢瘫痪患者的康复训练需求,设计了一种下肢外骨骼助行康复机器人。描述了外骨骼机器人的机械结构。设计了基于关节角位移的闭环控制系统,将VICON运动捕捉系统采集的正常人体下肢运动关节角作为参考输入信息,控制受试者穿戴外骨骼进行行走、上下台阶动作。完成系统调试后,采用VICON运动捕捉系统捕捉受试者在该控制系统下的步态,并与正常人体步态作对比,验证了控制算法的正确性。定义了下肢康复评价标准RMP,使用设计的外骨骼康复机器人进行患者跟踪康复训练实验,验证了助行康复机器人的有效性。 展开更多
关键词 机器人 闭环控制系统 传递函数 RMP
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基于LCD-MCKD的滚动轴承故障特征提取方法 被引量：13
15
作者 宿磊 黄海润 +1 位作者 李可 苏文胜 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期19-24,共6页
鉴于在复杂工况和强背景噪声环境下,滚动轴承的非线性非平稳信号的特征提取非常困难,导致早期故障难以诊断,提出了一种基于局部特征尺度分解(LCD)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的故障特征提取方法.首先,利用LCD对信号进行分解,获得一系列... 鉴于在复杂工况和强背景噪声环境下,滚动轴承的非线性非平稳信号的特征提取非常困难,导致早期故障难以诊断,提出了一种基于局部特征尺度分解(LCD)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的故障特征提取方法.首先,利用LCD对信号进行分解,获得一系列瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(ISC),选取相关系数较大的ISC分量进行重构;然后,利用MCKD方法对重构信号进行处理,增强冲击信号频率,实现降噪;最后,对经LCD-MCKD处理过的信号进行希尔伯特包络谱分析,验证所提方法的有效性.仿真和实验表明该方法能够有效提取故障特征频率,实现故障诊断. 展开更多
关键词 故障诊断 特征提取 局部特征尺度分解 最大相关峭度解卷积 包络谱
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基于流体仿真的双螺杆压缩机转子型线研究 被引量：14
16
作者 吴慧媛 何雪明 潘成龙 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第22期3080-3085,共6页
阴阳转子型线设计时存在参数修改频繁、性能实验搭建不便等问题,影响了转子型线设计效率的提高,针对以上问题,提出将NURBS曲线和流体仿真技术应用于双螺杆压缩机转子型线设计中的新思路。以单边不对称摆线-销齿圆弧式转子型线为研究对象... 阴阳转子型线设计时存在参数修改频繁、性能实验搭建不便等问题,影响了转子型线设计效率的提高,针对以上问题,提出将NURBS曲线和流体仿真技术应用于双螺杆压缩机转子型线设计中的新思路。以单边不对称摆线-销齿圆弧式转子型线为研究对象,开发了新型双螺杆转子型线。应用NURBS曲线构建了螺杆转子的齿廓线;建立了双螺杆压缩机原型线与新型线流场仿真模型,运用Fluent软件模拟了其在工作转速下压强与流速的分布规律。由仿真结果对新型线设计的合理性进行了预判,并为新型线的改进优化直至获得性能优良的双螺杆压缩机阴阳转子提供了参考依据。 展开更多
关键词 NURBS曲线 流体仿真分析 双螺杆压缩机 转子型线
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42CrMo合金表面单道轨迹激光熔覆工艺研究 被引量：14
17
作者 程伟 武美萍 +2 位作者 唐又红 王航 叶秀 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第4期158-165,共8页
采用正交试验研究了42CrMo合金表面单道轨迹激光熔覆的Stellite6涂层,分析了激光功率、扫描速度、送粉速率、光斑直径对熔覆层稀释率和显微硬度的影响及主要影响因素之间的交互作用。结果表明,激光功率对熔覆层稀释率的影响最大,而扫描... 采用正交试验研究了42CrMo合金表面单道轨迹激光熔覆的Stellite6涂层,分析了激光功率、扫描速度、送粉速率、光斑直径对熔覆层稀释率和显微硬度的影响及主要影响因素之间的交互作用。结果表明,激光功率对熔覆层稀释率的影响最大,而扫描速度对熔覆层显微硬度的影响最大。综合熔覆层稀释率和显微硬度的评价得到的最优工艺参数组合为激光功率1100W,扫描速度8mm·s^(-1),送粉速率1.2～1.4rad·min^(-1),光斑直径3.7mm。 展开更多
关键词 激光技术 激光熔覆 单道轨迹 正交试验 稀释率 显微硬度
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基于决策树C4.5算法的制造过程质量管理 被引量：13
18
作者 周涛 吉卫喜 宋承轩 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2018年第12期134-136,141,共4页
针对大多数制造业生产过程中对产品质量只注重问题处理,忽略挖掘问题潜在原因,造成质量分析滞后、质量信息利用不充分的问题,引入事先预警的理念,利用决策树C4. 5算法,对大量生产加工数据进行挖掘,建立制造质量分析模型,运用该模型挖掘... 针对大多数制造业生产过程中对产品质量只注重问题处理,忽略挖掘问题潜在原因,造成质量分析滞后、质量信息利用不充分的问题,引入事先预警的理念,利用决策树C4. 5算法,对大量生产加工数据进行挖掘,建立制造质量分析模型,运用该模型挖掘质量数据中潜在的质量影响因素,找到影响生产的关键因素。文章以滚齿加工过程累积的质量数据来训练检测模型,试验表明,所建模型对数据分类准确率高,满足企业需求,为企业持续改进质量提供决策支持,降低了生产的不合格率。 展开更多
关键词 决策树 C4.5算法 质量管理
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基于近似熵和LCD-KELM的滚动轴承故障诊断 被引量：13
19
作者 刘义亚 李可 宿磊 《噪声与振动控制》 CSCD 2018年第2期162-167,共6页
由于提取滚动轴承的非平稳非线性信号特征较为困难,强噪声背景下难以诊断早期故障,故而提出一种基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)和核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)的智能诊断... 由于提取滚动轴承的非平稳非线性信号特征较为困难,强噪声背景下难以诊断早期故障,故而提出一种基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)和核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)的智能诊断方法(LCD_KELM)。该方法首先对信号进行LCD分解,将其分解成多个內禀尺度函数(Intrinsic Scale Component,ISC),选取包含有效频率成分的ISC并计算其近似熵值(Approximate Entropy,Ap En),使用KELM对随机选取的近似熵值进行训练,保存训练参数后,利用剩余的近似熵值进行测试,实验结果表明LCD_KELM具有较高的诊断准确率,能够对滚动轴承运行状态进行高精度诊断,从而判断滚动轴承的运转状况。 展开更多
关键词 振动与波 故障诊断 故障信号提取 局部特征尺度分解 近似熵 核极限学习机
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粉体包装机密实输送螺杆的设计 被引量：13
20
作者 郝友莉 唐正宁 季婷婷 《轻工机械》 CAS 2017年第5期12-15,共4页
针对粉体包装夹气、包装容器利用率低、难堆垛及运输不便等问题,提出了一种用来密实粉体的变螺距螺杆设计方案。根据粉体包装生产中粉体沿螺旋轴作复合空间运动的规律,为实现输送过程中粉体的密实,借鉴普通螺旋式输送器的设计原则和变... 针对粉体包装夹气、包装容器利用率低、难堆垛及运输不便等问题,提出了一种用来密实粉体的变螺距螺杆设计方案。根据粉体包装生产中粉体沿螺旋轴作复合空间运动的规律,为实现输送过程中粉体的密实,借鉴普通螺旋式输送器的设计原则和变螺距螺杆的设计方法,设计了具有变螺距密实功能段的螺杆,对螺距变化的输送螺杆的各设计参数进行计算与校核,并通过三维实体软件对螺杆进行实体建模。该设计方案满足了粉体密实输送包装要求,解决了粉体夹气问题,从而提高系统的包装效率。 展开更多
关键词 粉体包装机 螺旋输送 密实 参数设计
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