郭跃飞
- 作品数：3 被引量：15H指数：3
- 供职机构：河南科技大学机电工程学院更多>>
- 发文基金：国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：金属学及工艺机械工程更多>>
- 有限元分析在数控机床热误差检测中的应用被引量：3
- 2015年
- 在数控机床热误差建模研究中,为了确定温度、位移测点位置以及实现测点数量简化,应用ANASYS软件建立了主轴箱装配体的有限元分析模型,并对其进行了在不同转速下的热—结构耦合分析。通过分析装配体温度云图和相关温度敏感点温升曲线,不仅得到了主轴和箱体的温度分布情况及热平衡时间,而且得出温升曲率和平衡时间与主轴转速的关系。热变形分析仿真计算出装配体在热源作用下的膨胀变形,观察位移云图和相应节点数据,可以直观地看出变形方向和大小。根据主轴箱装配体温度和位移的分析结果,确定了温度和位移传感器的安装位置,并依据传感器类型和装配体结构,进一步优化了传感器布置。
- 库祥臣苗庆地郭跃飞段明德
- 关键词：温度
- 刀具磨损监测的一种数据处理方法被引量：6
- 2017年
- 采用声发射传感器采集刀具切削时的信号,提出了一种基于BP神经网络识别刀具磨损程度的方法。该方法将原始声发射信号经高通滤波后直接输入到BP神经网络中进行训练,依靠神经网络的非线性映射能力,使神经网络对不同磨损程度刀具产生的信号进行分类,并能准确判别未知信号所属类别。与传统方法相比,该方法省去了人工提取特征值这一费时费力的环节。研究了神经元个数对神经网络的训练和识别的影响,提高了神经网络的识别精度。实验结果表明,该方法可以准确地预测刀具磨损程度。
- 库祥臣曹贝贝郭跃飞段明德
- 关键词：刀具磨损声发射BP神经网络
- 利用振动频谱预测刀具磨损量被引量：7
- 2017年
- 采用振动传感器采集刀具车削时的信号,对振动信号进行短时傅里叶变换,将频谱集中区域(0~6250)Hz内的频率幅值直接输入到BP神经网络中进行训练,使神经网络建立振动信号频谱与刀具磨损量之间的映射关系,从而实现刀具磨损监测。人工提取的特征值一般数量较少,往往不能全面细致地刻画信号的特点,而该方法则充分发掘了神经网络强大的学习能力,具有方法简单、识别精度高、稳定性好的优点。实验结果表明,该方法可以快速准确地预测刀具磨损量。
- 库祥臣郭跃飞段明德曹贝贝
- 关键词：刀具磨损振动频谱BP神经网络
