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穆殿方; 刘献礼; 岳彩旭; Steven Y.LIANG; 陈志涛; 李恒帅; 徐梦迪;
哈尔滨理工大学 机械动力工程学院 哈尔滨 150080;
佐治亚理工学院 乔治·W·伍德拉夫机械工程学院 美国亚特兰大 30332;
刀具磨损; 状态识别; 深度学习; 多信号融合; 堆叠稀疏自编码网络;
机译:基于深度学习的铣刀工具磨损状态识别与预测模型
机译:阶梯双向铣刀CFRP螺旋铣刀工具磨损机理及切割性能研究
机译:HSS TiN涂层立铣刀和WC非涂层立铣刀的磨损和刀具寿命的比较研究
机译:多传感器神经网络融合在线监测钻铣刀具磨损
机译:微型立铣刀中的切屑生产率和刀具磨损估计
机译:基于铣削实验数据的混合ABC优化基于MARS的铣刀磨损建模
机译:基于压缩传感和噪声堆叠稀疏自动编码器的铣刀磨损状态识别
机译:电子沟道磨损初始阶段的研究。 I.滑动磨损引起的铜中塑性应变的测量。 II。磨损碎片分析中的定量方法。
机译:信号灯状态识别装置,信号灯状态识别方法和信号灯状态辨别的信号程序和控制装置
机译:基于深度学习的轴承状态识别方法和系统
机译:铣刀刀片架-带有锁定螺钉,该螺钉接合在滑块的纵向螺孔中
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