20210704-招商证券-中钨高新-000657-中国高端刀具龙头觉醒.pdf

ProE铣刀刀具模型

2-2 ESPRIT编程 铣削刀具的创建.avi

采用这一PLS算法预测的例子，可以应用到故障诊断领域

南京工程学院数控原理与系统课程设计直线直线刀具补偿全部工程文件

常用刀具的切削参数zip,常用刀具的切削参数

20210609-广发证券-机械设备行业崛起系列之六：机床刀具，宝剑锋从磨砺出，国产厂商蓄势待发.pdf

2018-2025年中国刀具行业市场研究与发展前景预测报告.pdf

邦普刀具：2019年半年度报告.PDF

深度学习已逐渐应用于机械加工状态监测领域。但是，目前只能进行单任务预测，这会增加实验成本，浪费数据集，重复工作。提出了一种基于深度信念网络(DBN)的多任务学习方法，可用于刀具磨损状况和零件表面质量的预测。将DBN网络最后几个隐含层的单任务数据传输改进为多任务并行数据传输，使改进后的DBN能够实现多任务学习。多任务学习模型的损失函数定义为所有单个任务损失函数的加权和。通过改变损失函数的相应系数，可以调整相应任务的重要性。此外，多任务深度学习方法可以实现信息共享，抑制过拟合，提高预测精度，减少计算时间。结合上述改进，建立了刀具磨损与零件表面质量的多任务模型。在KVC850M三轴立式加工中心上进行了实验验证。结果表明，该多任务预测模型用于刀具磨损预测的准确率为97.59%，用于零件表面质量预测的准确率为92.66%。