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基于时间序列数据和支持向量机的纳米加工AFM刀尖损伤监测
被引量：
3
1
作者
程菲
董景彦
《计量学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期647-654,共8页
研究了基于支持向量机(SVM)的时间序列数据分析和模式识别,以监测基于AFM尖端的纳米加工过程在加工性能和尖端磨损方面的状态变化。具有瞬态、非线性和非静止特性的时间序列数据(即来自过程的加工力)由数据采集系统收集。提取3种状态检...
研究了基于支持向量机(SVM)的时间序列数据分析和模式识别,以监测基于AFM尖端的纳米加工过程在加工性能和尖端磨损方面的状态变化。具有瞬态、非线性和非静止特性的时间序列数据(即来自过程的加工力)由数据采集系统收集。提取3种状态检测特征,包括最大侧向加工力、侧向加工力值峰间距以及侧向加工力的方差,以对纳米加工过程的状态进行分类。构造具有(高斯)径向基核函数(RBF内核)的定向非循环图支持向量机(DAGSVM)以识别尖端状态。使用多元SVM分类机,将加工过程和刀尖磨损分为初始磨损、过渡区域磨损以及尖端失效(破裂/磨损严重的加工/不加工)3个区域。实验数据表明,二元和三元分类中SVM的准确率均超过94.73%。
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关键词
计量学
尖端损伤检测
AFM
尖端
纳米加工
过程监测
时间序列数据
支持向量机
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职称材料
题名
基于时间序列数据和支持向量机的纳米加工AFM刀尖损伤监测
被引量：
3
1
作者
程菲
董景彦
机构
杭州电子科技大学管理学院
北卡罗莱纳州立大学工业与系统工程系
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期647-654,共8页
基金
浙江省自然科学基金(LY13G010006)
杭州电子科技大学人文社科研究基金(KYF035616001)
杭州电子科技大学翻转课堂改革项目(GK168800299098-027)
文摘
研究了基于支持向量机(SVM)的时间序列数据分析和模式识别,以监测基于AFM尖端的纳米加工过程在加工性能和尖端磨损方面的状态变化。具有瞬态、非线性和非静止特性的时间序列数据(即来自过程的加工力)由数据采集系统收集。提取3种状态检测特征,包括最大侧向加工力、侧向加工力值峰间距以及侧向加工力的方差,以对纳米加工过程的状态进行分类。构造具有(高斯)径向基核函数(RBF内核)的定向非循环图支持向量机(DAGSVM)以识别尖端状态。使用多元SVM分类机,将加工过程和刀尖磨损分为初始磨损、过渡区域磨损以及尖端失效(破裂/磨损严重的加工/不加工)3个区域。实验数据表明,二元和三元分类中SVM的准确率均超过94.73%。
关键词
计量学
尖端损伤检测
AFM
尖端
纳米加工
过程监测
时间序列数据
支持向量机
Keywords
metrology
tip wear detection
AFM tip-based nanomachining
process monitoring
time series data
SVM
分类号
TB931 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间序列数据和支持向量机的纳米加工AFM刀尖损伤监测
程菲
董景彦
《计量学报》
CSCD
北大核心
2019
3
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