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基于深度学习的拉削刀具磨损状态识别模型

应申舜 傅晨泰 林绿胜 吕晓敏 张顺琦 易凯

高技术通讯2022，Vol.32Issue(10)：P.1089-1100,12.
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高技术通讯2022，Vol.32Issue(10)：P.1089-1100,12.DOI:10.3772/j.issn.1002-0470.2022.10.010

基于深度学习的拉削刀具磨损状态识别模型

应申舜 1傅晨泰 1林绿胜 2吕晓敏 2张顺琦 3易凯1

作者信息

  • 1. 浙江工业大学机械工程学院,杭州310032
  • 2. 浙江畅尔智能装备股份有限公司,缙云321404
  • 3. 上海大学机电工程与自动化学院,上海200444
  • 折叠

摘要

关键词

深度学习/拉削加工/刀具磨损/状态识别/稠密连接网络(DenseNet)/长短期记忆网络(LSTM)

分类

矿业与冶金

引用本文复制引用

应申舜,傅晨泰,林绿胜,吕晓敏,张顺琦,易凯..基于深度学习的拉削刀具磨损状态识别模型[J].高技术通讯,2022,32(10):P.1089-1100,12.

基金项目

国家自然科学基金(11972020) （11972020）

浙江省基础公益研究计划(LGG21E050017)资助项目。 （LGG21E050017）

高技术通讯

OACSTPCD

1002-0470

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