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基于大数据挖掘的变工况下刀具磨损状态预测方法

1692019/10/15
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西北工业大学
  • 成果持有方 西北工业大学
  • 行业领域 机械工程及自动化
  • 项目名称 基于大数据挖掘的变工况下刀具磨损状态预测方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明公开了一种基于大数据挖掘的变工况下刀具磨损状态预测方法，用于解决现有刀具磨损状态预测方法准确率差的技术问题。技术方案是采用大数据技术，通过获取变工况因素的全样本数据，并对前馈神经网络FFNN数据挖掘方法进行改进，使其具有增量学习的能力，能不断融合新的工况获得更准确的预测模型。由于考虑了影响刀具磨损的全样本数据，并对新的刀具状态特征向量进行增量学习，不断融和学习新的工况获得更准确的预测模型，并为进一步分析影响刀具磨损的相关因素提供依据。与现有技术相比，本发明对新增工况进行学习，提高了变工况下刀具磨损状态预测的准确率。经检测，最小误差结果为err＝0.03933，即预测准确率提高96％以上。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2020/10/15
  • 委托机构 西北工业大学
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