刀具磨损类论文观后总结

1.车铣刀具磨损状态监测及预测关键技术研究_李威霖
这篇论文对于后期的算法研究具有重要的价值，但是再前期实验和排布方面暂时没有太多用处。

基于 HHT 和 IPSO 算法优化 RBF 神经网络的滚刀磨损状态识别方法
就论文格式和排版来说，该论文具有一定的价值，可以模仿该论文的模式进行小论文的撰写。算法和实验都非常的普通，甚至不够详细，甚至自相矛盾。
基于扩展隐马尔可夫模型的刀具磨损识别与寿命预测研究
该论文为华中科大硕士论文，主要撰写内容为数据采集及处理；刀具磨损在线识别；寿命状态监测；最后开发了一个系统。
基于力和振动融合的刀具磨损状态辨识方法研究
该论文为西南交大的硕士论文，主要撰写内容实验方案设计；刀具磨损阶段划分；传统的分析方案；神经网络的分析方法；
该论文的前期工作中写到采用正交实验的方法进行了9种工况的设计，并且每一组都完成一把刀具寿命的测试，每把加工20次就损坏了。通过刀具磨损曲线和加工工件的表面粗糙度对刀具的状态进行了反映。前期通过实际获得了一个磨损曲线，后期将振动信号与此对应。如果使用车削加工应用此方案具有较好的效果。
如果使用滚齿刀的话，由于数量集的不足够，一把滚齿刀可以加工3000余齿轮，因此采用该方法十分不合适。只能采用同一工况下进行单一实验，除此之外，由于滚齿刀使用寿命太长，齿数较多，如何反映磨损状况也是一个问题。唯一的可行性方法是，确定一个位点，采用一种排布的方法，取他们的平均值获得一个磨损量，然后记录下来，或者是采用一种说得通的方法，比如最大磨损的值作为标准。
最终确定的方法是，以对刀中心接触齿胚的那个齿附件展开的为测试中心，在其一圈上间隔取点就可以获得数个磨损量，然后取一个平均值又可以获得一个数值，作为磨损的参数。然后有同一类型使用次数或磨损状态不一的齿轮就可以获得其他阶段的磨损曲线。
基于深度卷积循环神经网络的刀具状态监测技术研究
华中科大的硕士论文撰写内容包括刀具磨损分类和实验（平平无奇）；某种传统的方法；稍微好一些的另一种神经网络方法；最后实验对比和刀具补偿。总体来说平平无奇。
铣削加工刀具磨损状态在线监控测振刀柄系统与信号奇异性分析研究
山东大学博士论文，主要撰写内容有各种情况的发展概论；信号的采集和对比；小波变换的处理方法；支持向量机方法；信号优化和状态检测系统的建立。
基于隐马尔可夫模型的微铣削刀具磨损状态监测与过程优化
中国科技大学博士论文，主要内容有：刀具磨损的形式，刀具监测的方法；铣刀刀具磨损特征的提取；基于隐半马尔可夫模型的微铣刀磨损在线监测；方法优化；刀具磨损信息优化；
基于特征融合的刀具磨损监测技术研究
华中科技大学博士论文，主要内容有：实验数据采集和方案；监测特征的提取和融合；然后是刀具磨损预测；刀具磨损分类。有趣之处是同时采用了车铣的数据，命名为刀具磨损特征，有一定的参考价值，对应于车滚。
基于深度学习的刀具磨损检测系统的设计与实现
华中科技大学硕士论文：
刀具磨损检测技术一般是由以下部分组成：
信号采集；
特征提取与特征选择；
状态检测；
第一步，获取信号样本，对信号样本进行小波分析、小波包变换等提取特征；第二步，利用改进的 3-K-Means 聚类算法进行无标签样本分类，为所有无标签样本数据打上标签，同时输入到多选择多隐层神经网络中，并对其进行有监督训练；第三步，利用测试样本集，将训练完的数据用 Softamx 分类器进行分类，确定出准确率最高的多隐层神经网络并利用梯度下降算法，对该多隐层神经网络进行参数微调和准确度测试。
基于图像处理的立铣刀磨损在机检测系统研发
国际标准组织 ISO 推荐的硬质合金车刀的磨钝标准可以是下列的任何一种[53]：
（1）产生破损；
（2）如果后刀面 B 区（图 2-2）存在有规则磨损，VB =.3mm;
（3）如果后刀面 B 区内存在无规则磨损、划伤、剥落或有严重的沟痕，m
axVB =0.6 mm。
铣削刀具磨损识别关键技术研究
对应的磨损图加图片
基于深度学习的刀具磨损状态监测技术研究
加工工件的对应图片
切削加工过程中振动状态及刀具磨损的智能监测技术研究
15.滚刀磨损状态识别方法
信息表可以模仿采集

16.基于深度学习的数控加工刀具寿命动态评估方法
多参数综合评价的方法；

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