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提出了一种基于分形理论和神经网络的刀具磨损监测方法,从切削力动态分量中提取分形维数D、从切削力静态分量中提取切削力比R这两个特征量作为监测刀具磨损状态指标,并将这两个特征量及切削速度作为神经网络的输入.试验结果表明,该方法能有效识别刀具的磨损状态.
基于分形理论和神经网络的刀具磨损监测
【摘 要】
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提出了一种基于分形理论和神经网络的刀具磨损监测方法,从切削力动态分量中提取分形维数D、从切削力静态分量中提取切削力比R这两个特征量作为监测刀具磨损状态指标,并将这两
【机 构】
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华南理工大学机械工程学院
【出 处】
：
中国机械工程
【发表日期】
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2004年16期
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