采用空间和通道激励注意力机制优化ResNet-50的CFRP/TC4叠层材料钻削刀具磨损状态监测OA北大核心CSTPCD
针对碳纤维增强复合材料(CFRP)与钛合金组成的叠层材料在制备装配孔时存在刀具磨损严重的问题,提出了一种空间和通道激励注意力机制(scSE)优化深度残差神经网络(ResNet-50)的刀具磨损监测方法。开展钻削实验,采集钻削过程中的力和温度信号,信号经连续小波变换转换为小波尺度谱。搭建ResNet-50网络结构,从空间和通道双维度对卷积提取的特征图进行权重标定。研究结果表明,scSE可以从空间和通道两个维度做到增强有用特征,抑制无用特征,经scSE优化的网络结构识别准确度达到96.15%。
聂鹏;杨程越;彭新月;于家鹤;潘五九;
沈阳航空航天大学机电工程学院,沈阳110136沈阳飞机工业(集团)有限公司四十六厂,沈阳110031
机械工程
刀具磨损连续小波变换空间和通道激励注意力机制深度残差神经网络
《中国机械工程》 2024 (010)
P.1793-1801 / 9
国家自然科学基金(52375113);辽宁省自然科学基金(2022-MS-298);辽宁省教育厅基金(LJKMZ20220531);沈阳市中青年科技创新人才项目(RC230309)。
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