基于贝叶斯判别的激光除漆声学监测方法研究OA北大核心CSTPCD
Research on acoustic monitoring method of laser paint removal based on Bayesian discriminantion
为了解决激光除漆声学监测方法难以满足实际生产需要的问题,采用贝叶斯判别方法进行了理论分析和实验验证,将除漆过程分为正在清洗、清洗完成且基底无损伤、基底损伤3种类别,结合光声效应分析除漆声信号在清洗过程的变化,提取特征参量建立判别模型,实现了对激光除漆的定量判别.结果表明,训练样本准确率达到99％,测试样本准确率达到98.7％.该方法具有较高的准确性和实用性,可为激光清洗声学监测的研究提供借鉴.
陈赟;黄海鹏;叶德俊;郝本田
厦门理工学院 机械与汽车工程学院,厦门361024厦门理工学院 机械与汽车工程学院,厦门361024厦门理工学院 机械与汽车工程学院,厦门361024厦门理工学院 机械与汽车工程学院,厦门361024
信息技术与安全科学
激光技术激光清洗声学监测贝叶斯判别光声效应
《激光技术》 2022 (2)
单晶硅微结构激光原位辅助金刚石车削低损伤加工机理与工艺研究
248-253,6
国家自然科学基金资助项目(51875491)
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