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微细钻孔的模糊神经网络在线监测  
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【英文篇名】 On-line fuzzy neural network monitoring for micro hole drilling
【下载频次】 ★★★★
【作者】 杨兆军; 李雪; 韩愈; 崔亚新; 丁驰原;
【英文作者】 Yang Zhao-jun1; Li Xue1; Han Yu1; Cui Ya-xin2; Ding Chi-yuan3(1.College of Mechanical Science and Engineering; Jilin University; Changchun 130022; China; 2.College of Machinery and Electricity Engineering; Jilin Teacher Institute of Engineering and Technology; Changchun 130052; 3.School of Aer Space Science and Engineering; Beijing Institute of Technology; Beijing 100081; China);
【作者单位】 吉林大学机械科学与工程学院; 吉林工程技术师范学院机电工程学院; 北京理工大学宇航科学技术学院 长春;
【文献出处】 吉林大学学报(工学版) , Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition), 编辑部邮箱 2007年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 机械制造自动化; 微孔钻削; 模糊神经网络; 实时监测; 压电元件;
【英文关键词】 mechanical manufacture and automation; micro hole drilling; fuzzy neural network; real-time monitoring; piezoelectric element;
【摘要】 建立了以压电钻削测力仪作为测量元件的微孔钻削力在线监测系统,构造了用于对微孔钻削力进行实时数据处理的4层模糊神经网络。网络经训练后用于实时获取隐含微细钻头磨损状态信息的钻削力值,对微孔钻削过程进行在线监测实验,结果表明,适当选择监测阈值,可以有效避免微细钻头的折断。
【英文摘要】 An on-line micro hole drilling monitoring system with a piezoelectric element to measure the drilling thrust was built.A four-layor fuzzy neural network(FNN) was established for processing the real-time thrust data of the micro hole drilling.After drilling,the FNN was used to acquise the real-time thrust values which implicate the wear state information of the micro drill.The on-line tests to monitor the nicro hole drilling processes were performed with the established FNN,and the results showed that the dr...
【基金】 吉林省自然科学基金资助项目(20010574)
【更新日期】 2007-11-16
【分类号】 TG52
【正文快照】 在微细钻孔中,如何避免钻头折断是长期困扰微孔钻削加工的技术难题[1~3]。目前,通过钻削力在线监测来预测钻头磨损、实时报警换刀是一种行之有效的方法[4,5]。例如:通过可靠性试验,找出微钻头折断时的钻削力极限值的分布规律,进而建立基于可靠性的钻削力监测模型来实施对微钻头

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