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  數(shù)控刀具實(shí)時(shí)檢測(cè)原理圖

 

(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)對(duì)整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的特性具有決定性的影響。本負(fù)載自適應(yīng)控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)采用三層的BP結(jié)構(gòu)。根據(jù)上面的分析,顯然輸入層有四個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層有三個(gè)節(jié)點(diǎn),即負(fù)載在xyz三個(gè)方向的大小,F(xiàn)在的問(wèn)題就是確定中間隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù),中間隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇對(duì)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和計(jì)算特性具有非常重要的影響,是該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)成敗的關(guān)鍵,若中間隱層的節(jié)點(diǎn)過(guò)少,則網(wǎng)絡(luò)難以處理復(fù)雜的問(wèn)題,但若中間隱層的節(jié)點(diǎn)過(guò)多,則將使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)間急劇增加,而且還可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)度,使網(wǎng)絡(luò)抗干擾能力下降。
目前,還沒(méi)有完善的理論來(lái)指導(dǎo)中間隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇而只是結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行試探性選擇再逐步優(yōu)化。
考慮到本負(fù)載自適應(yīng)控制系統(tǒng)的特性,我們認(rèn)為負(fù)載是進(jìn)給速度的連續(xù)函數(shù),根據(jù)Kolmogorov定理(連續(xù)函數(shù)表示定理),為了理論上能精確模擬該連續(xù)的函數(shù),若三層神經(jīng)

網(wǎng)絡(luò)的輸入層為M個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層為N個(gè)節(jié)點(diǎn),則中間層應(yīng)為2M+1個(gè)節(jié)點(diǎn)。為此我們選擇中間的隱層的節(jié)點(diǎn)數(shù)應(yīng)為2M+1=2×4+1=9個(gè)節(jié)點(diǎn)。因此,本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為輸入層四個(gè)節(jié)點(diǎn),

中間層九個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層三個(gè)節(jié)點(diǎn)。
(4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線學(xué)習(xí)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要的特性就是具有學(xué)習(xí)的功能,即能夠根據(jù)一定量樣本的輸入輸出關(guān)系,自動(dòng)調(diào)整連接各個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值的大小以滿足既定的目標(biāo)。在學(xué)習(xí)過(guò)程中,樣本數(shù)的

選擇是非常重要的,若樣本太少,經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)的性能不好,若樣本數(shù)增加,勢(shì)必增加采集樣本數(shù)據(jù)的工作量及網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時(shí)間。同時(shí),由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的內(nèi)插性能而外

插性能較差,故樣本數(shù)據(jù)必須包括全部模式和考慮可能的隨機(jī)噪聲的影響。對(duì)于本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載自適應(yīng)控制系統(tǒng),其具有四個(gè)輸入節(jié)點(diǎn),根據(jù)上面的分析,我們采取每個(gè)節(jié)點(diǎn)給定

四個(gè)值,以它們不同的組合作為樣本輸入數(shù)據(jù),這樣可得256個(gè)樣本。具體做法是將各個(gè)輸入量在可能的變化范圍內(nèi)大體分成四等份,并用實(shí)驗(yàn)的方法測(cè)出在每種輸入情況下的負(fù)載

值。在得到256個(gè)樣本之后,我們采用離線進(jìn)行學(xué)習(xí),得出每個(gè)連接節(jié)點(diǎn)間的權(quán)值,這樣經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就建立了相應(yīng)的數(shù)控刀具負(fù)載模型,為數(shù)控刀具的實(shí)時(shí)檢測(cè)提供條件。
(5)檢測(cè)器的設(shè)計(jì)
該檢測(cè)器的功能是檢測(cè)數(shù)控刀具所受負(fù)載是否超過(guò)應(yīng)力疲勞條件下的裂紋擴(kuò)展負(fù)載。若可能擴(kuò)展,我們就認(rèn)為該負(fù)載是危險(xiǎn)的,并通過(guò)減小數(shù)控刀具的進(jìn)給量來(lái)減小數(shù)控刀具所受的負(fù)載,

以保證數(shù)控刀具的安全。為此,我們首先建立數(shù)控刀具的力學(xué)模型,我們將加工中的數(shù)控刀具簡(jiǎn)化為端點(diǎn)受力的懸臂梁,且端點(diǎn)所受的力即為用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求出的負(fù)載,這樣,根據(jù)材料力學(xué)的相

關(guān)理論可以得出數(shù)控刀具中應(yīng)力最大的部分為數(shù)控刀具與機(jī)床的結(jié)合處, 并可求出此處的應(yīng)力。之后,根據(jù)斷裂力學(xué)的相關(guān)理論有公式da/dn=f(σ,a,c),其中,a為裂紋的長(zhǎng)度,N為應(yīng)力

的頻率,σ為正應(yīng)力,c為與材料有關(guān)的常數(shù)。上式中,σ、N、c為已知量或通過(guò)資料可查得,有待確定的為函數(shù)f和裂紋的長(zhǎng)度a。對(duì)于f,我們采取的措施是:假定數(shù)控刀具在與機(jī)床

結(jié)合處的微裂紋為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類裂紋的復(fù)合裂紋,并根據(jù)此處正應(yīng)力和剪應(yīng)力的大小確定該三類裂紋的比例,這樣,即可根據(jù)各類具體的裂紋類型建立公式。至于a,我們根據(jù)該類

數(shù)控刀具在使用壽命中的平均裂紋長(zhǎng)度,該平均長(zhǎng)度可通過(guò)無(wú)損探傷的方法對(duì)不同使用期的數(shù)控刀具進(jìn)行檢測(cè)得到。
2 結(jié)論
本文提出了通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了對(duì)數(shù)控研磨凸輪加工中的球頭數(shù)控刀具實(shí)時(shí)檢測(cè)的方法,該方法能實(shí)時(shí)的對(duì)加工中球頭數(shù)控刀具所受負(fù)載的大小進(jìn)行計(jì)算,并通過(guò)實(shí)時(shí)檢測(cè)判斷該負(fù)載是否超過(guò)

數(shù)控刀具在應(yīng)力疲勞條件下裂紋擴(kuò)展的負(fù)載水平并作出相應(yīng)的處理。該方法對(duì)影響負(fù)載的因素進(jìn)行了合理的簡(jiǎn)化,使得該控制模型的算法效率很高,因此特別適合實(shí)時(shí)檢測(cè)的需要。本

文雖然以數(shù)控中的球頭數(shù)控刀具為研究對(duì)象,其實(shí),該方法的原理也可用到其它加工和其它數(shù)控刀具中,比如,電加工等。


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