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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明属于磨抛加工技术领域，并具体公开了一种基于声发射信号的碳纤维增强树脂基复合材料CFRP磨抛加工表面粗糙度预测方法及系统。所述方法包括：采集CFRP工件磨抛加工过程中的声发射信号，提取声发射信号解后的各信号子带的多维时频特征，计算每个特征与工件表面粗糙度的相关程度和不同特征之间相关程度的平均值，通过评估函数计算不同特征之间的mRMR分值，以筛选满足要求的特征，构建基于GA‑DBN的CFRP表面粗糙度预测模型，对满足要求的特征预测模型进行训练，采用训练后的预测模型进行预测。本发明保证了材料表面粗糙度的预测准确性和实时性，能够极大降低人工检测成本，提高加工效率，便于在加工过程中实时调整工艺参数实现材料良好的加工质量。
主权项：1.一种基于声发射信号的CFRP磨抛加工表面粗糙度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1将声发射传感器固定于CFRP工件表面，采集工件磨抛加工过程中的声发射信号，并测量磨抛加工后工件表面粗糙度；S2分别采用小波包分解和集合经验模态分解对采集的声发射信号进行分解处理，并提取经小波包分解和集合经验模态分解后的各信号子带的多维时频特征；S3采用mRMR方法计算每个特征与CFRP工件表面粗糙度的相关程度，同时计算不同特征之间相关程度的平均值，然后通过评估函数计算不同特征之间的分值，并选择满足要求的特征以及相应的表面粗糙度构成数据集，将数据集按照指定比例分为训练样本和测试样本；S4构建基于GA-DBN的CFRP表面粗糙度预测模型，将所述训练样本作为所述预测模型的输入，相应CFRP工件表面粗糙度作为输出，对所述预测模型进行训练，得到训练后的表面粗糙度预测模型，并采用测试样本对训练后的表面粗糙度预测模型进行验证；S5采用CFRP表面粗糙度预测模型对工件表面粗糙度进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 基于声发射信号的CFRP磨抛加工表面粗糙度预测方法及系统
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