肖鹏飞

作品数：4被引量：93H指数：4
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供职机构：华中科技大学机械科学与工程学院数字制造与装备技术国家重点实验室更多>>
发文主题：刀具磨损支持向量机最小二乘支持向量机差分法调度更多>>
发文领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
发文期刊：《中国机械工程》《计算机集成制造系统》更多>>
所获基金：国家自然科学基金吉林省自然科学基金湖北省自然科学基金高等学校学科创新引智计划更多>>
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基于深度强化学习的非置换流水车间调度问题被引量：33
《计算机集成制造系统》2021年第1期192-205,共14页肖鹏飞 张超勇 孟磊磊 洪辉 戴稳 
国家自然科学基金面上资助项目(51875429);国家自然科学基金国际(地区)合作与交流资助项目(51861165202)。
针对传统调度算法不能有效利用历史数据进行学习,实时性较差而难以应对复杂多变的实际生产调度环境等问题,首次提出一种基于时序差分法的深度强化学习算法。该方法综合神经网络和强化学习实时性、灵活性的优势,直接依据输入的加工状态...
关键词：深度学习 时序差分法 强化学习 非置换流水车间 调度 
基于深度学习与特征后处理的支持向量机铣刀磨损预测模型被引量：21
《计算机集成制造系统》2020年第9期2331-2343,共13页戴稳 张超勇 孟磊磊 李晋航 肖鹏飞 
国家自然科学基金面上资助项目(51575211,51805330,51705263);国家自然科学基金国际(地区)合作与交流资助项目(51561125002);吉林省自然科学基金资助项目(20180101058JC)。
为提高机械加工过程中的刀具磨损预测精度,建立了一种基于深度学习特征降维及特征后处理的布谷鸟优化参数的最小二乘支持向量机预测模型。该模型利用堆叠稀疏自动编码网络将时域、频域及时频域3方面提取的特征向量进行降维处理,然后利...
关键词：刀具磨损 自动编码器 特征提取 特征后处理 布谷鸟搜索算法 最小二乘支持向量机回归算法 
采用深度学习的铣刀磨损状态预测模型被引量：31
《中国机械工程》2020年第17期2071-2078,共8页戴稳 张超勇 孟磊磊 薛燕社 肖鹏飞 尹勇 
国家自然科学基金资助项目(51575211,51805330,51705263);国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(51861165202)。
为提高刀具磨损监测的预测精度与泛化性能,研究了基于深度学习的铣刀磨损状态预测,提出了基于堆叠稀疏自动编码网络与卷积神经网络的两种预测模型。堆叠稀疏自动编码网络对特征向量进行降维并将其纳入分类器来实现预测,可避免特征选择...
关键词：刀具磨损 小波变换 自动编码器 深度学习 
基于谐波小波包和BSA优化LS-SVM的铣刀磨损状态识别研究被引量：12
《中国机械工程》2017年第17期2080-2089,2108,共11页董彩云 张超勇 孟磊磊 肖鹏飞 罗敏 林文文 
国家自然科学基金资助项目(51575211;51421062);国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(51561125002);湖北省自然科学基金资助项目(2014CFB348);高等学校学科创新引智计划资助项目(B16019)
针对铣削刀具磨损状态识别问题,提出谐波小波包和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的状态识别方法。为克服传统小波包分解的频带交叠问题,采用谐波小波包提取不同磨损状态下铣削力信号的各频段信号能量,归一化处理后,输入LS-SVM多类分类器,...
关键词：刀具磨损 谐波小波包 回溯搜索算法 最小二乘支持向量机 
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