【摘 要】
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针对切削过程中的切削力状态识别以及切削参数的动态调整问题,提出了一种基于密度聚类算法的切削载荷智能识别算法;该方法通过对切削力载荷特性的识别、判断,使用密度聚类算
【基金项目】
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国家自然科学基金(51705341),辽宁省教育厅科技计划项目(LJZ2017025),辽宁省科技厅科学技术项目(20180550160)
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针对切削过程中的切削力状态识别以及切削参数的动态调整问题,提出了一种基于密度聚类算法的切削载荷智能识别算法;该方法通过对切削力载荷特性的识别、判断,使用密度聚类算法建立簇分类算法,以距离度量作为簇分类判据,以簇的核心点作为切削载荷学习对象,通过切削载荷理想值做出判断,实现对切削载荷的智能识别。论文应用该算法,结合Agent技术,对石材高速铣削条件下的切削力载荷状况进行了智能识别和可视化表述。研究表明,该算法能够实现对切削加工状态的智能识别与判断,并达到了对切削参数在线优化的目的,提高了加工效率与加工质量,
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