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曹大理; 孙惠斌; 张纪铎; 莫蓉;
西北工业大学 航空发动机高性能制造工业和信息化部重点实验室 陕西 西安 710072;
刀具状态监测; 刀具磨损量; 时域传感器信号; 卷积神经网络; 特征提取;
机译:基于卷积神经网络的智能铣削刀具磨损监测方法,其具有衍生小波框架系数的卷积神经网络
机译:在刀具未对准的情况下在线监测车削过程中的刀具磨损
机译:使用刀具共振频率在线监测超声加工过程中的刀具磨损
机译:基于PC104总线的数控插铣刀具磨损在线监测系统。
机译:通过体积刀具磨损特征和建模,预测硬质合金/钛-铝-钒加工摩擦系统中切削刀具的磨损和演变。
机译:基于卷积神经网络的端面铣削刀具磨损自动识别
机译:基于多师原始信号融合的刀具磨损预测由Reshaped Time Seriete系列卷积神经网络制造业
机译:基于神经网络的刀具磨损估计
机译:用于基于多位卷积神经网络的基于多位卷积神经网络的存储单元的存储单元,用于基于多位卷积神经网络的基于存储的内存应用的存储器阵列结构及其计算方法
机译:基于多比特卷积神经网络的存储单元的存储单元,基于多位卷积神经网络的基于存储的存储器的存储器阵列结构及其计算方法
机译:至少一个罐场的基于状态的在线监测(cbm)的方法和罐场的基于状态的在线监测(cbm)的系统
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