基于GLCM和NN的陶瓷推挤加工表面特征研究

人工晶体学报, 2014, 43(9): 2358-2365.

基于GLCM和NN的陶瓷推挤加工表面特征研究

田欣利 ^1, , 王龙 ^2, , 王望龙 ^3, , 李浩 ^4, , 唐修检 ^5, , 吴志远 ^6,

1.装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室,北京100072

2.装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室,北京100072

3.装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室,北京100072

4.装甲兵工程学院技术保障工程系,北京100072

5.装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室,北京100072

6.装甲兵工程学院装备再制造技术国防科技重点实验室,北京100072

基金项目: 国家自然科学基金(51105378) 国防“十二五”预研项目(51318020210)

关键词：工程陶瓷 , 灰度共生矩阵 , 纹理特征 , 神经网络

Study on Surface Characteristics of Ceramics by Pushing Processing Based on GLCM and NN

Keywords： engineering ceramic , gray level co-occurrence matrix , texture feature , neural network

基于边缘效应驱动裂纹推挤加工技术是一项对工程陶瓷的非传统的接触式加工.基于灰度共生矩阵(GLCM)对采集的Si3N4陶瓷加工表面形貌图像提取了纹理特征参数,充分研究了步长、灰度量化级、方向三个构造参数对灰度共生矩阵的对比度、熵、相关性、能量的影响.结果表明:采用步长4,灰度量化级128时能更好获得较稳定的加工表面纹理特征参数,在采集图像的45°、135°两条对角线上的纹理特征变化更为明显.通过径向基层网络和竞争层网络两类神经网络(NN)的分工协作,针对不同加工参数的纹理特征的预测和分类,并探讨了各加工参数对纹理特征的影响规律.

参考文献

[1]	田欣利,王健全,张保国,唐修检,李富强.基于纹理分析的Si3N4陶瓷表面粗糙度研究[J].材料工程,2012(09):7-13,18.
[2]	唐修检,田欣利,吴志远,杨俊飞,张宝国.工程陶瓷边缘碎裂行为与机理研究进展[J].中国机械工程,2010(01):114-119.
[3]	唐修检,田欣利,王望龙,周泽云,杜建华.基于能量的工程陶瓷边缘碎裂损伤规律与机理研究[J].人工晶体学报,2013(10):2049-2054,2058.
[4]	S. F. Scieszka .Edge failure as a means of concurrently estimating the abrasion and edge fracture resistance of hard-metals[J].Tribology International,2005(9):834-842.
[5]	R. Morrell;A.J. Gant .Edge chipping of hard materials[J].International Journal of Refractory Metals & Hard Materials,2001(4/6):293-301.

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