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一种基于传感器融合与深度学习的表面完整性评价方法

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本发明涉及机械加工领域，具体涉及基于多传感器融合与深度学习算法的表面完整性表征参数评价方法，本发明包括设置在铣床工作台上的测力仪传感器、压板、振动传感器、夹具、立铣刀、测温传感器和工件，所述测力仪传感器通过压板设置在铣床工作台上，所述铣床工作台设有T型槽，本发明能同时进行直线铣削、凸圆弧铣削、凹圆弧铣削以及槽铣削，能够获得不同的工艺特征与表面完整性表征参数之间的影响规律；本发明利用灰色关联分析将表面完整性多个表征参数转换为用灰色关联值表示的单个表征参数，从总体上，实现了表面完整性的评价。

著录项

公开/公告号CN110598299A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-12-20

原文格式PDF
申请/专利权人北京理工大学;
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申请/专利号CN201910833046.4
发明设计人焦黎;程明辉;冯吕晨;李晨旭;周天丰;解丽静;刘志兵;
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申请日2019-09-04
分类号G06F17/50(20060101);G06N3/00(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构13129 石家庄德皓专利代理事务所(普通合伙);
代理人杨瑞龙
地址 100089 北京市海淀区中关村南大街5号
入库时间 2024-02-19 17:08:41

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-01-14

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20190904

实质审查的生效
2019-12-20

公开

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