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1.
在引入了一套磨粒形态学描述子来提取磨损颗粒的显微形态特征的基础上 ,采用人工神经网络技术 ,编制了用于磨损颗粒自动识别的 BP网络计算机模拟程序。在网络训练的过程中应用了本文引入的因子模糊化训练方法 ,使训练速度大大加快 ,以异或问题为例 ,速度可提高 5~ 1 0倍。应用此网络对磨粒测试库进行识别实验 ,识别正确率在 90 %以上 ,并且识别速度很快 ,大大优于传统的磨粒识别方法。 相似文献
2.
整体叶轮叶片型面抛光的最佳选择—磨粒流加工 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍磨粒流工艺在几种典型的整体叶轮叶片型面抛光中的应用情况。 相似文献
3.
散粒磨粒抛光运动轨迹的仿真与合理参数的选择 总被引:1,自引:0,他引:1
通过计算机模拟出磨粒的运动轨迹,从而得出影响抛光质量的因素,并提出了合理的抛光运动参数。 相似文献
4.
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6.
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8.
为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图(Histogram of oriented gradients,HOG)进行特征提取和支持向量机(Support vector machine,SVM)分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83 8%。 相似文献
9.
10.
利用游离磨粒加工方法对马氏体平面不锈钢SUS440C试件进行精密加工.通过田口实验方法对研磨阶段的工艺参数进行了优化,涉及的工艺参数包括研磨盘转速、加工载荷和加工时间.利用优化的研磨工艺加工后试件表面粗糙度达Ra72nm.抛光过程中使用聚氨酯抛光垫和二氧化硅磨粒,经抛光后试件表面粗糙度达Ra8nm、表面呈镜面. 相似文献