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题名弧焊机器人焊接工艺参数设计系统研究
被引量：4
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作者
蔡广宇
杨家军
李永久
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机构
南阳理工学院
华中科技大学
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2009年第11期68-71,共4页
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基金
河南省杰出青年科学基金(0612002200)
河南省重点科技攻关项目(0623021600)
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文摘
设计了基于BP神经网络的弧焊机器人焊接工艺参数设计系统,该系统可以由表征焊接形状的焊缝几何尺寸值映射出具体的焊接工艺参数。通过正交设计法采集样本数据,建立了对应的神经网络模型。利用已建立的网络模型,设计了焊接工艺参数。通过焊接实验,分析了焊缝几何参数理论值和焊接实测值的误差,结果表明所设计的网络具有一定的工艺参数设计能力,几何参数误差在允许范围内,焊缝成形效果良好。
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关键词
bp神经网络
机器人
焊接工艺参数设计
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Keywords
bp（back prop agation） neural network
robot
welding procedure parameters
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分类号
TG65
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TP24
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于联合参数数字信号识别算法的研究
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作者
杜红月
韩应征
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机构
太原理工大学信息工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第17期220-224,229,共6页
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基金
山西省自然科学基金项目(2009011018-1)资助
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文摘
数字信号在敌情监测与侦查、卫星通信、非法电台监测等领域的使用极为广泛,因此对数字信号进行高效地识别、分析和利用具有重要的意义。为了改善信号的抗噪声性能和减小特征参数提取时的计算量,提出了一种利用联合参数对数字信号进行特征参数提取的方法。该方法先利用高阶累积量知识构造出三个参数,再利用信号瞬时幅度构造另外两个参数。最后基于联合参数法,利用神经网络对数字信号进行分类识别。实验结果表明,获取到的参数不仅能有效识别信号,而且当信噪比为10 dB时,识别的正确率可达95%以上,远远优于已有算法。
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关键词
数字信号
高阶累积量
瞬时幅度
粗糙集
反向传播神经网络
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Keywords
digital signal
higher order cumulant
instantaneous amplitude
rough set
back prop agation neural networks
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分类号
TN911.3
[电子电信—通信与信息系统]
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