宁波市自然科学基金(2006A610035)

作品数：5被引量：10H指数：2
导出分析报告
相关作者：迟军程鸿杨超珍陈廉清单一峰更多>>
相关机构：宁波工程学院宁波大红鹰职业技术学院更多>>
相关期刊：《机电工程》《中国机械工程》《机械工程师》《机械工程与自动化》更多>>
相关主题：表面粗糙度机械振动预测技术遗传算法ELMAN网络更多>>
相关领域：自动化与计算机技术机械工程金属学及工艺更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-5
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于小波包分析和Elman网络的切削表面粗糙度预测方法被引量：7
《中国机械工程》2010年第7期822-826,共5页迟军 陈廉清 杨超珍 
宁波市自然科学基金资助项目(2006A610035)
提出了一种基于松散型小波网络的切削表面粗糙度预测方法。结合切削参数和切削振动理论,建立了预测网络结构,为避免频域混叠,采用小波包改进算法来实现振动信号去噪。根据振动加速度及切削参数,利用Elman网络的非线性映射和学习机制,实...
关键词：遗传算法 切削振动 小波网络 表面粗糙度 
基于一种T-S网络修正算法的车削表面粗糙度预测技术
《机电工程》2008年第7期15-16,33,共3页迟军 程鸿 
宁波市自然科学基金资助项目(2006A610035)
利用神经网络预测车削表面的粗糙度有利于改进车削过程的自动化程度,但神经网络输入数据的误差和网络自身的缺陷不可避免地给预测带来了误差。采用了一种基于T-S网络的技术,对原神经网络的输出进行了修正,能有效地减少预测误差。相关的...
关键词：表面粗糙度 T-S网络 预测 修正 
车削中表面粗糙度在线预测技术
《机械工程师》2007年第9期96-97,共2页迟军 程鸿 
宁波市自然科学基金资助项目(2006A610035)
车削参数直接影响零件的表面粗糙度。文中提出基于神经网络理论的车削表面粗糙度实时预测技术,并给出了实现的步骤和部分参考数据。为实现数控系统的切削参数自动在线优化提供了技术基础。
关键词：神经网络 切削参数 表面粗糙度 
机械振动信号分析中小波函数的选择被引量：2
《机电工程》2007年第7期17-18,41,共3页迟军 单一峰 
宁波市自然科学基金资助项目(2006A610035)
小波函数直接影响着小波分析的结果。通过对计算机小波分析离散算法的分析,研究了不同阶次的Daubechies函数对分析过程的影响,又以具体的例子展现了相应的分析结果曲线,从而提出了与传统观点不同的小波函数选择标准。该标准对于工程测...
关键词：机械振动 小波分析 小波函数 Daubechies函数 
应用于机械振动测试的部分虚拟仪器技术被引量：1
《机械工程与自动化》2007年第1期12-14,共3页迟军 
宁波市自然科学基金项目(2006A610035)
虚拟仪器软件是当前机械振动信号测试中高效而又经济的常用工具,叙述了虚拟仪器软件中最实用的数据存取和时频变换技术及相关原理,并给出了实际操作的步骤。
关键词：虚拟仪器 傅里叶变换 机械振动 
全选清除导出
共1页<1>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部