基于进化神经网络的304不锈钢车削加工表面粗糙度预测.pdf

在表面粗糙度或任何形貌分析中，功率谱密度图是一种有价值的表征工具。 然而，有时我们只对表面地形的特定部分感兴趣。 例如，如果表面地形在底部倾斜（这会影响 PSD 结果），我们只想对顶部地形进行 PSD 分析。 有关该技术的进一步描述，请参阅下面的文章（如果您发现代码有用，请随意引用它）： Kanafi、Mona Mahboob 和 Ari Juhani Tuononen。 “用于路面摩擦评估的顶部地形表面粗糙度功率谱。” 摩擦学国际（2016 年）。 此代码是完整表面形貌的表面粗糙度 PSD 的延续，即径向平均表面粗糙度功率谱： http://se.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/54297-radially-averaged-surface-roughness-power-spectrum--psd - 该代码在用户指定的表面形貌

matlab开发-径向平均表面粗糙度地形图功率谱。计算表面粗糙度/地形的径向平均二维功率谱

行业分类-物理装置-一种基于双点旋转摩擦的内腔表面粗糙度在位检测方法.zip

行业分类-设备装置-基于表面粗糙度的三层纸张模型建模方法.zip

针对平面磨削的特点,采用正交试验方法获取学习样本,用BP神经网络建立砂轮径向切入进给量、轴向进给量和工作台进给速度与表面粗糙度关系模型,并用MATLAB实现对该模型的训练和仿真,由此得出表面粗糙度预测模型。结果显示:该模型具有较高的预测精度,在学习样本的采样区间平均预测误差为3.7%,最大预测误差为7.9%。为平面磨削表面粗糙度预测提供了一种新的可行方法。

基于偏振摄影技术和MATLAB实现对物体表面粗糙度的检测.pdf

matlab最简单的代码粗糙度数据库的表面粗糙度统计代码 MATLAB脚本处理表面粗糙度统计数据以支持由南安普敦大学托管的粗糙度数据库。 该脚本的开发思想是在运行代码时需要最少的用户界面。 换句话说，无需进行代码操作或更改即可正确导出粗糙度统计信息。 该脚本将生成数据库所需的正确文件夹结构。 结构应如下所示： Het_Irreg_TBL_turbine-blade_Barros_2014 要求 MATLAB的工作版本。 应该可以在Mac和PC上使用。 此外，建议在运行脚本之前先获得一些有关粗糙度的基本信息。 这些都是： 如果粗糙度是均质的或异质的; 如果粗糙度是规则的或不规则的; 是来自TBL ， Pipe ， Channel的结果; 是实验，模拟的结果; 该表面的一般描述，即“ Sandgrain”； 研究的主要作者的姓氏； 结果发布的年份； 是否标识此表面的名称，即“ 220Grit”？ 出版物的DOI。 此外，如果结果来自Experiments ，则需要探查器信息 分析器/扫描器的名称和型号； 以微米为单位的表面高度测量的不确定性。 入门 首先，访问并请求用户访问权限以上传内容，

HB 5647-1998 叶片叶型的标注、公差与叶身表面粗糙度 HB 5647-1998 叶片叶型的标注、公差与叶身表面粗糙度 HB 5647-1998 叶片叶型的标注、公差与叶身表面粗糙度

针对数控切削加工表面粗糙度存在预测精度不高的问题,采用径向基(RBF)神经网络技术,以多组实际加工试验数据作为样本,建立了以转速n、进给速度vf、背吃力量ap为自变量的切削表面粗糙度预测模型。试验及预测结果表明:切削表面粗糙度RBF神经网络预测模型的预测相对误差小于2.7%,而回归分析预测值的相对误差在7.1%～14.0%变动。充分说明数控切削加工表面粗糙度RBF神经网络预测模型的预测精度高,可满足数控切削加工表面粗糙度实时在线预测的要求。