国防基础科研计划(A0920110000)
- 作品数：2 被引量：15H指数：2
- 相关作者：金鑫张之敬姜黎吴伟仁刘冰冰更多>>
- 相关机构：北京理工大学更多>>
- 发文基金：国防基础科研计划国家自然科学基金国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程更多>>
- 基于再生理论的微小型正交车铣颤振被引量：3
- 2013年
- 针对微小型正交车铣加工中的颤振现象进行分析,建立正交车铣的非线性延时微分方程组(DDEs),对正交车铣模型的DDEs进行线性化并利用Floquet理论对其分析,得到正交车铣加工的颤振频率。根据理论分析结果进行正交车铣颤振实验,通过分析加工表面的振纹齿数和加工过程中的振动信号得到切削过程中的颤振频率,实验结果和理论计算结果对比表明:微小型车铣颤振频率与二次Hopf分岔频率系列中的某频率相吻合,因此在微小型正交车铣加工中有二次Hopf分岔现象发生。
- 张之敬刘冰冰金鑫
- 关键词：延时微分方程FLOQUET理论
- 微小型结构件显微图像边缘的自动识别被引量：12
- 2013年
- 由于作者在前一段工作中提出的基于工艺匹配的显微图像边缘提取算法(MPTM-MIED)无法适应微小构件的实时自动检测,本文利用BP神经网络技术重新设计实现了MPTM-MIED,并提出了一种新的自动提取显微图像边缘的方法(AMIED)。为了验证该方法的有效性,利用AMIED对4种工艺实现的微小型结构件显微图像的边缘进行了提取,并对线切割工艺零件的尺寸进行了测量。边缘提取的分析结果表明:AMIED提取出的显微图像边缘与MPTM-MIED提取出的基本一致;与常用的边缘检测算法相比,AMIED提取出的显微图像的边缘线形连接程度较好。测量尺寸的分析结果表明:MPTM-MIED和AMIED测量的尺寸基本相同,比Canny法测量得到的结果更接近万能工具显微镜测得的尺寸。由于在测量过程中不再需要手工选取边缘过渡区域,提出的方法极大地提高了检测速度,可用于实时自动测量微小型零件的尺寸。
- 姜黎吴伟仁张之敬金鑫节德刚
- 关键词：显微图像BP神经网络
