局部可解释和模型无关解释 (LIME) 是一种可解释的人工智能 (XAI) 方法,用于识别智能磨削过程中预测平均表面粗糙度 (Ra) 的全局重要时频带。智能磨削装置包括一台 Supertech CNC 精密表面磨床,配备一个 Dytran 压电加速度计,沿切线方向 (Y 轴) 安装在尾座主轴上。每次磨削时,都会捕获振动特征,并使用 Mahr Marsurf M300C 便携式表面粗糙度轮廓仪记录地面真实表面粗糙度值。在整个实验中,粗糙度值范围为 0.06 至 0.14 微米。提取磨削过程中收集的每个振动信号的时间频域频谱图帧。建模卷积神经网络 (CNN) 以基于这些频谱图帧及其图像增强来预测表面粗糙度。最佳 CNN 模型能够预测粗糙度值,总体 R2 分数为 0.95,训练 R2 分数为 0.99,测试 R2 分数为 0.81,仅使用 80 组振动信号(对应 4 次实验,每次 20 次试验)。虽然数据量不足以保证在现实场景中达到这样的性能指标,但可以提取这些复杂的深度学习模型捕获的关系背后的统计一致的解释。在开发的表面粗糙度 CNN 模型上实施了 LIME 方法,以识别影响预测的重要时频带(即频谱图的超像素)。基于在频谱图帧上确定的重要区域,确定了影响表面粗糙度预测的相应频率特性。基于 LIME 结果的重要频率范围约为 11.7 至 19.1 kHz。通过基于重要频率范围并考虑奈奎斯特标准将采样率从 160 kHz 降低到 30、20、10 和 5 kHz,证明了 XAI 的强大功能。通过仅提取低于其相应奈奎斯特截止值的时间频率内容,为这些范围开发了单独的 CNN 模型。通过比较模型性能提出了一种适当的数据采集策略,以论证选择足够的采样率来成功且稳健地捕捉磨削过程。© 2023 制造工程师协会 (SME)。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)由 NAMRI/SME 科学委员会负责同行评审。关键词:卷积神经网络;可解释机器学习;XML;可解释人工智能;XAI;局部可解释和模型无关解释;LIME;表面粗糙度;表面磨削;光谱图
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相也被认为是潜在候选者。9,10 过去几十年来,人们制造并检验了许多此类材料,以确定它们在高超音速飞行期间遇到的极端环境中的使用潜力。与许多需要使用传统金刚石磨削方法来创建测试样本或部件的传统先进陶瓷不同,许多 UHTC 的导电性足以使样本能够使用电火花加工 (EDM) 来制造。11-13 这项工作的目的是确定使用 EDM 制造的样本的强度和断裂韧性是否与使用传统金刚石磨削方法制备的样本不同。密苏里科技大学和陆军研究实验室 (ARL) 还按照相应的美国材料与试验协会 (ASTM) 标准测量了硬度。
与组织爆发器的组织破坏更快,通常会导致提取产量高于LN2磨削。对于某些植物物种,LN2研磨可能会导致DNA大小的改善。建议用户从组织启动器方案开始(程序和清单 - 使用组织爆发器中断从植物组织中分离核)。
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特殊复杂型面、超薄、特小等对几何形状和尺寸有严格要求的磨削加工。从而提高了加工效率,解决了许多用其他方法难以加工的刀具。用途: 电镀金刚石砂轮:主要用于加工陶瓷、玻璃、碳化钨、铁氧体等硬度较高的非金属材料。电镀CBN砂轮:主要用于加工冷硬铸铁、铸造合金钢、钛合金等金属材料。
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- 1989年委托的Jhansi水泥磨削和包装单元 - 最初的容量始于0.5 MTPA -100%PPC制造业,接近发电厂(PTPP 920 MW&LPP 1920 MW) - 容量扩大到2.7 MTPA,在2013年安装到3.25 MTPA的较高效率且较高的MTPA级别的VRM,该MTPA的安装效率为3.25 mtpa ander -yprification inter ander -yright yprifience高档效应效率高效应效率,使得高效率越来越高效应。 2020。主要设备详细信息
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