公开(公告)号：CN118468004B

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410924020.1

申请日：2024-07-11

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 崔敏超 ,  熊世磊 ,  管浩宇 ,  史广源 ,  王午洋 ,  汪宗培 ,  邢晓飞

IPC: G06F18/213 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种微粗糙度零件的机械加工工艺识别方法，包括以下步骤：获取不同机械加工工艺处理的不同微表面粗糙度的零件样本；采集LIBS光谱数据和等离子体声波数据；分别对LIBS光谱数据和等离子体声波数据进行降维处理并提取变量特征；对LIBS光谱特征变量和等离子体声波特征变量进行特征级数据融合，得到融合变量矩阵；根据融合变量矩阵对径向基函数神经网络进行训练，得到机械加工工艺识别模型；采用机械加工工艺识别模型进行机械加工工艺识别。本申请通过结合降维处理、特征提取、特征融合和神经网络技术，对LIBS光谱数据和等离子体声波数据进行融合，提高了针对微粗糙度零件的机械加工工艺识别准确度。

公开(公告)号：CN118468004A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410924020.1

申请日：2024-07-11

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 崔敏超 ,  熊世磊 ,  管浩宇 ,  史广源 ,  王午洋 ,  汪宗培 ,  邢晓飞

IPC: G06F18/213 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种微粗糙度零件的机械加工工艺识别方法，包括以下步骤：获取不同机械加工工艺处理的不同微表面粗糙度的零件样本；采集LIBS光谱数据和等离子体声波数据；分别对LIBS光谱数据和等离子体声波数据进行降维处理并提取变量特征；对LIBS光谱特征变量和等离子体声波特征变量进行特征级数据融合，得到融合变量矩阵；根据融合变量矩阵对径向基函数神经网络进行训练，得到机械加工工艺识别模型；采用机械加工工艺识别模型进行机械加工工艺识别。本申请通过结合降维处理、特征提取、特征融合和神经网络技术，对LIBS光谱数据和等离子体声波数据进行融合，提高了针对微粗糙度零件的机械加工工艺识别准确度。