Screw Performance Degradation Assessment Based on Quantum Genetic Algorithm and Dynamic Fuzzy Neural Network
المؤلفون المشاركون
Zhang, Xiaochen
Gao, Hongli
Huang, Haifeng
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-10-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
To evaluate the performance of ball screw, screw performance degradation assessment technology based on quantum genetic algorithm (QGA) and dynamic fuzzy neural network (DFNN) is studied.
The ball screw of the CINCINNATIV5-3000 machining center is treated as the study object.
Two Kistler 8704B100M1 accelerometers and a Kistler 8765A250M5 three-way accelerometer are installed to monitor the degradation trend of screw performance.
First, screw vibration signal features are extracted both in time domain and frequency domain.
Then the feature vectors can be obtained by principal component analysis (PCA).
Second, the initialization parameters of the DFNN are optimized by means of QGA.
Finally, the feature vectors are inputted to DFNN for training and then get the screw performance degradation model.
The experiment results show that the screw performance degradation model could effectively evaluate the performance of NC machine screw.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Xiaochen& Gao, Hongli& Huang, Haifeng. 2015. Screw Performance Degradation Assessment Based on Quantum Genetic Algorithm and Dynamic Fuzzy Neural Network. Shock and Vibration،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1077971
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Xiaochen…[et al.]. Screw Performance Degradation Assessment Based on Quantum Genetic Algorithm and Dynamic Fuzzy Neural Network. Shock and Vibration No. 2015 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1077971
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Xiaochen& Gao, Hongli& Huang, Haifeng. Screw Performance Degradation Assessment Based on Quantum Genetic Algorithm and Dynamic Fuzzy Neural Network. Shock and Vibration. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1077971
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1077971
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر