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基于相关性分析的工程陶瓷磨削表面粗糙度声发射智能预测
1
作者
唐靖
郭力
+1 位作者
涂承刚
伍定
《制造技术与机床》
北大核心
2025年第7期199-206,共8页
工程陶瓷因其优异的性能在工业中应用广泛,鉴于工程陶瓷在工业应用中对磨削加工精度的高要求,通过分析工程陶瓷磨削声发射(acoustic emission,AE)信号特征值,利用Copula函数相关性分析精准确定磨削声发射信号的最佳频段和特征值,进而基...
工程陶瓷因其优异的性能在工业中应用广泛,鉴于工程陶瓷在工业应用中对磨削加工精度的高要求,通过分析工程陶瓷磨削声发射(acoustic emission,AE)信号特征值,利用Copula函数相关性分析精准确定磨削声发射信号的最佳频段和特征值,进而基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)优化的随机森林(random forest,RF)神经网络,构建智能预测模型,以实现对工程陶瓷(涵盖氧化铝陶瓷和氧化锆陶瓷)磨削表面粗糙度的精准预测。分析结果表明,部分稳定氧化锆陶瓷最大预测误差仅为8.32%,氧化铝陶瓷最大预测误差仅为7.71%。为工程陶瓷磨削加工质量的实时智能监测提供可靠参考和技术支持。
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关键词
工程陶瓷
磨削
表面粗糙度预测
声发射
Copula函数相关性分析
鲸鱼优化算法
随机森林神经网络
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职称材料
医用氧化锆陶瓷磨削表面粗糙度的声发射智能预测
被引量：
2
2
作者
李波
郭力
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期571-576,共6页
医用氧化锆陶瓷(Y-TZP)是较好的齿科修复体材料,为了得到较好的齿科修复体性能对于其制造精度特别是表面粗糙度的要求比较高,但其是硬脆难加工材料,为了提高医用氧化锆陶瓷磨削加工表面质量和加工效率,在对医用氧化锆陶瓷磨削过程中的...
医用氧化锆陶瓷(Y-TZP)是较好的齿科修复体材料,为了得到较好的齿科修复体性能对于其制造精度特别是表面粗糙度的要求比较高,但其是硬脆难加工材料,为了提高医用氧化锆陶瓷磨削加工表面质量和加工效率,在对医用氧化锆陶瓷磨削过程中的声发射信号分频段进行相关性分析的基础上,提取磨削声发射840~850kHz敏感频段信号中与磨削表面粗糙度强相关的12组特征值,构建了具有较高预测精度的随机森林神经网络,最终医用氧化锆陶瓷磨削表面粗糙度声发射预测最大相对误差低于8.37%,研究结果对医用氧化锆陶瓷磨削表面粗糙度在线智能监测有较大的参考价值。
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关键词
医用氧化锆陶瓷
磨削声发射
表面粗糙度预测
随机森林神经网络
相关性系数
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职称材料
题名
基于相关性分析的工程陶瓷磨削表面粗糙度声发射智能预测
1
作者
唐靖
郭力
涂承刚
伍定
机构
常德科技职业技术学院
湖南大学机械与运载工程学院
出处
《制造技术与机床》
北大核心
2025年第7期199-206,共8页
基金
2024年湖南省职业院校教育教学改革研究项目“新质生产力背景下智能机电技术专业现场工程师培养模式创新研究”(ZJGB2024364)。
文摘
工程陶瓷因其优异的性能在工业中应用广泛,鉴于工程陶瓷在工业应用中对磨削加工精度的高要求,通过分析工程陶瓷磨削声发射(acoustic emission,AE)信号特征值,利用Copula函数相关性分析精准确定磨削声发射信号的最佳频段和特征值,进而基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)优化的随机森林(random forest,RF)神经网络,构建智能预测模型,以实现对工程陶瓷(涵盖氧化铝陶瓷和氧化锆陶瓷)磨削表面粗糙度的精准预测。分析结果表明,部分稳定氧化锆陶瓷最大预测误差仅为8.32%,氧化铝陶瓷最大预测误差仅为7.71%。为工程陶瓷磨削加工质量的实时智能监测提供可靠参考和技术支持。
关键词
工程陶瓷
磨削
表面粗糙度预测
声发射
Copula函数相关性分析
鲸鱼优化算法
随机森林神经网络
Keywords
engineering ceramics
grinding
surface roughness prediction
AE
correlation analysis of Copula function
WOA
RF neural network
分类号
TG58 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
医用氧化锆陶瓷磨削表面粗糙度的声发射智能预测
被引量：
2
2
作者
李波
郭力
机构
湖南大学电气与信息工程学院
湖南大学机械与运载工程学院
出处
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期571-576,共6页
文摘
医用氧化锆陶瓷(Y-TZP)是较好的齿科修复体材料,为了得到较好的齿科修复体性能对于其制造精度特别是表面粗糙度的要求比较高,但其是硬脆难加工材料,为了提高医用氧化锆陶瓷磨削加工表面质量和加工效率,在对医用氧化锆陶瓷磨削过程中的声发射信号分频段进行相关性分析的基础上,提取磨削声发射840~850kHz敏感频段信号中与磨削表面粗糙度强相关的12组特征值,构建了具有较高预测精度的随机森林神经网络,最终医用氧化锆陶瓷磨削表面粗糙度声发射预测最大相对误差低于8.37%,研究结果对医用氧化锆陶瓷磨削表面粗糙度在线智能监测有较大的参考价值。
关键词
医用氧化锆陶瓷
磨削声发射
表面粗糙度预测
随机森林神经网络
相关性系数
Keywords
medical zirconia ceramic
grinding acoustic emission
surface roughness prediction
random forest neural network
correlation analysis
分类号
R783 [医药卫生—口腔医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于相关性分析的工程陶瓷磨削表面粗糙度声发射智能预测
唐靖
郭力
涂承刚
伍定
《制造技术与机床》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
医用氧化锆陶瓷磨削表面粗糙度的声发射智能预测
李波
郭力
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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职称材料
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