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检索条件"作者=李孟虔"

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基于模糊神经网络的深孔加工刀具磨损率预测: 收藏
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引用; 《机械设计与研究》2020年第1期36卷 134-137,148页; 作者：李孟虔苗鸿宾王婷王涛中北大学机械工程学院太原030051 山西省深孔加工工程技术研究中心太原030051; 刀具的过快磨损不仅增大加工成本,也影响工件的最终加工质量,因此预测和减少刀具磨损率具有重要意义。由于BP神经网络本身容易陷入局部极小值、收敛速度慢等缺陷,且深孔加工过程及其复杂,无法建立加工中刀具磨损率与加工参数之间的准确...; 刀具的过快磨损不仅增大加工成本,也影响工件的最终加工质量,因此预测和减少刀具磨损率具有重要意义。由于BP神经网络本身容易陷入局部极小值、收敛速度慢等缺陷,且深孔加工过程及其复杂,无法建立加工中刀具磨损率与加工参数之间的准确数学模型,故采用模糊神经网络建立BTA刀具磨损率在线钻削模型。仿真和实验结果表明,该模型能有效预测BTA刀具磨损率,对提高刀具寿命和加工深孔的质量具有一定的意义。; 来源：详细信息评论

双机器人基坐标系标定方法的研究: 收藏
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引用; 《制造技术与机床》2021年第11期 72-76页; 作者：纪慧君苗鸿宾李孟虔双立贾磊中北大学机械工程学院山西太原030051 山西省深孔加工工程技术研究中心山西太原030051; 针对双机器人基坐标系标定过程复杂、定位精度不高,提出一种基于"三点定圆"的改进双机器人基坐标系标定方法。通过分析误差原理以及引入高斯白噪声误差,结合理论分析和软件仿真设计实验。结果表明改进后的双机器人基坐标系标...; 针对双机器人基坐标系标定过程复杂、定位精度不高,提出一种基于"三点定圆"的改进双机器人基坐标系标定方法。通过分析误差原理以及引入高斯白噪声误差,结合理论分析和软件仿真设计实验。结果表明改进后的双机器人基坐标系标定方法具有准确性和稳定性,保持了良好的定位精度。; 来源：详细信息评论

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