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结合GA-BP与集成学习的钻削过程刀具状态实时监测

马晶 白峥言 刘献礼 刘强 贾儒鸿 周强

机械科学与技术2023，Vol.42Issue(10)：1678-1689,12.
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机械科学与技术2023，Vol.42Issue(10)：1678-1689,12.DOI:10.13433/j.cnki.1003-8728.20220122

结合GA-BP与集成学习的钻削过程刀具状态实时监测

Real-time Monitoring of Tool States in Drilling Process Combined with GA-BP and Ensemble Learning

马晶 1白峥言 2刘献礼 2刘强 3贾儒鸿 2周强2

作者信息

  • 1. 哈尔滨理工大学 先进制造智能化技术教育部重点实验室,哈尔滨 150080||哈尔滨理工大学 仪器科学与技术博士后流动站,哈尔滨 150080
  • 2. 哈尔滨理工大学 先进制造智能化技术教育部重点实验室,哈尔滨 150080
  • 3. 哈尔滨理工大学 先进制造智能化技术教育部重点实验室,哈尔滨 150080||哈尔滨理工大学 电气工程博士后流动站,哈尔滨 150080
  • 折叠

摘要

关键词

钻削过程/状态监测/LabVIEW/集成学习/GA-BP-Adaboost

Key words

drilling process/condition monitoring/LabVIEW/ensemble learning/GA-BP-Adaboost

分类

矿业与冶金

引用本文复制引用

马晶,白峥言,刘献礼,刘强,贾儒鸿,周强..结合GA-BP与集成学习的钻削过程刀具状态实时监测[J].机械科学与技术,2023,42(10):1678-1689,12.

基金项目

国家重点研发计划项目(2019YFB1704800)、国家自然科学基金项目(52005141,51805122)及2020年度黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划项目(UNPYSCT-2020193) （2019YFB1704800）

机械科学与技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

1003-8728

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