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公开(公告)号:CN105741306A
公开(公告)日:2016-07-06
申请号:CN201610119705.4
申请日:2016-03-03
申请人: 上海交通大学 , 上海航天精密机械研究所
IPC分类号: G06T7/00
CPC分类号: G06T7/0004 , G06T2207/20081 , G06T2207/30108 , G06T2207/30136
摘要: 本发明提供了一种基于背面小孔特征的熔透状态判定方法,包括:将变极性等离子弧焊划分为P个熔透状态,选取背面小孔图像作为数据源;采集各个熔透状态下的背面小孔图像数据,对小孔图像数据进行特征提取,确定多个特征变量;选取各个熔透状态下的样本数据,每组样本数据均包括特征变量和熔透状态;将样本数据随机分为训练样本数据和测试样本数据,确定待建立的极限学习机模型的输入层、隐含层和输出层节点数,选取极限学习机的激励函数;以训练样本数据作为极限学习机的输入,进行学习并建立极限学习机模型;采用测试样本数据验证该极限学习机模型的预测正确率。本发明建立极限学习机模型对小孔的熔透状态进行判定,预测准确率高,收敛速度快。
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公开(公告)号:CN108000294A
公开(公告)日:2018-05-08
申请号:CN201711244349.X
申请日:2017-11-30
申请人: 上海交通大学
摘要: 本发明公开了一种基于机器人智能磨削的工件表面强化方法,该方法根据工件的材质选择粗砂带和细砂带,先用粗砂带进行粗磨削加工,再换细砂带进行细磨削加工,所述细磨削加工的磨削方向与粗磨削加工的方向垂直。本发明加工的工件表面获得较深的强化层、大的残余压应力、低的粗糙度和形变组织结构优化,实现了机器人智能磨削加工工件表面性能的有效强化。
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