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一种基于优化广义回归神经网络预测工件表面质量的方法
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发明专利
专利类型 -
已下证
专利状态 -
2021113383647
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2021113383647 | 专利名称 | 一种基于优化广义回归神经网络预测工件表面质量的方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06Q10/04,G06Q10/0639,G06N3/00,G06N3/08,G06F17/16,G06T7/00,G06Q50/04,B23C3/00 |
| 申请人 | 江苏师范大学 | 申请地址 | 江苏省徐州市铜山新区上海路101号 |
| 发明人 | 邵明辉 | 申请日期 | 2021-11-12 |
| 下证状态 | 已下证 | 更新时间 | 2026-07-09 16:37:40 |
| 专利摘要 | 本发明涉及一种基于优化广义回归神经网络预测工件表面质量的方法，包括：搭建铣削力、铣削振动、工件表面纹理及粗糙度采集系统，获取铣削过程中的力和振动的时域信号及工件表面粗糙度值和纹理图像；从三向铣削力和三向铣削振动加速度的时域信号中提取出降维三向铣削力均方根和降维三向振动加速度均方根作为特征值，利用灰色共生矩阵获得工件表面纹理特征值：能量、对比度、相关性、同质性和熵；基于试验数据和粒子群优化广义回归神经网络建立以一维特征及二维特征值为输入参数，粗糙度为输出结果的多维特征预测模型。本发明的方法可预测铣削过程中的工件表面粗糙度，拓展了科学检测铣削过程中工件表面粗糙度的方式。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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