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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘献礼[1] 郑文娟[1] 刘铭[1] 陈真[1] 张慧萍[1]
机构地区:[1]哈尔滨理工大学机械动力工程学院,黑龙江哈尔滨150080
出 处:《哈尔滨理工大学学报》2013年第1期1-6,共6页Journal of Harbin University of Science and Technology
基 金:国家自然科学基金重点项目(51235003);国家重大科技专项资助(2012ZX04012021)
摘 要:随着金属切削向高效率、高精度、智能化方向发展,切削数据库的支撑作用越来越重要,如何解决切削数据库的数据优化问题一直是研究的热点课题.数据优化算法是解决数据优化问题的基础,因此,对数据算法的理论及应用研究都是具有重要学术意义和实用价值.本文详细论述了几种数据获取技术在切削数据库中的应用,分析比较了几类切削数据优化算法,并总结了数据寻优算法的改进算法.最后根据切削数据库的发展方向及数据优化算法存在的问题进行了展望.As the metal cutting is developing in the direction of high-efficiency, high-precision, intelligent di- rection, the supporting role of the cutting database is more and more important. Solving the optimization problem of cutting database data has been a hot researching topic. Data optimization algorithm is the foundation to solve the problem of data optimization. Therefore, the algorithmic theory and applied research have important academic sig- nificance and practical value. This paper discusses the application of several data acquisition techniques in cutting database, analyses and compares several types of cutting data optimization algorithm, and summarizes the improved algorithm of data optimization algorithm. Finally, according to the developing direction of cutting database and the problem of data optimization algorithm, this paper looks into the distance.
关 键 词:切削数据库 数据寻优算法 实例推理 粒子群算法 神经网络算法
分 类 号:TG506[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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