基于偏最小二乘回归方法的木工刀具磨损分析与建模1）

对在不同切削条件下木材切削加工过程木工刀具磨损的多组试验数据,采用PLSR方法,根据变量重要性指标分析和因子载荷分析,从7个变量及其组合中筛选出了5个用于建模的自变量,以刀具磨损量作为因变量,建立了对所选自变量（切削速度 vc、切削路径lc、切削深度ae、刀具后角α以及刃磨角β等）的PLSR模型;采用建模数据覆盖的切削条件下的试验数据和建模数据未覆盖的切削条件下的试验数据,分别对模型进行了验证。结果表明,采用PLSR方法选择的自变量是合理的,所建立的木工刀具磨损的回归模型可以较满意地计算出不同切削条件下木工刀具的磨损量。     

基于近红外光谱的不同建模方法检测土壤有机质和速效P含量的研究

【目的】采用近红外光谱和不同建模方法测定土壤中的有机质和速效P含量。【方法】分别采集江西不同地区的土样240个,采集土壤样品的近红外漫反射光谱,以对光谱数据进行主成分分析得到的前6个主成分(PCs)和偏最小二乘回归(PLSR)建模得到的6个潜在变量(LVs),分别作为反向传播神经网络(BPNN)和偏最小支持向量机(LS-SVM)的输入变量,共建立6个模型,分别为主成分回归(PCR)、PLSR、BPNN-PCs、BPNN-LVs、LS-SVM-PCs和LS-SVM-LVs,并对这些建模方法预测土壤有机质和速效P含量的结果进行评价,从中筛选出最佳模型。【结果】在预测土壤有机质和速效P含量时,LS-SVM-LVs模型的预测效果优于PCR、PLSR、BPNN-PCs、BPNN-LVs和LS-SVM-PCs模型。用LS-SVM-LVs模型得到的有机质、速效P预测集的决定系数(R2)和均方差(RMSE)分别为0.873 4,0.780 1mg/kg和2.92g/kg,4.97mg/kg。【结论】将近红外漫反射光谱和LS-SVM、PLSR相结合可用于测定土壤有机质和速效P含量。     

基于响应面法的不同锯料角锯齿的木材切削力模型

木材锯切为闭式切削,其中侧刃的作用不可忽视。为探寻锯切过程中侧刃对切削力的影响并将其量化,采用不同锯料角锯齿对樟子松Pinus sylvestris和水曲柳Fraxinus mandshurica做单齿切削力试验,利用响应面分析法中的四因素三水平的Box-Behnken Design（BBD）试验设计和建模方法,研究了锯料角、切削厚度、含水率和刀具前角等参数对切削力的影响,并建立切削力模型。结果发现:采用响应面法建立的木材切削力多元回归数学模型,可较为有效地反映切削力与各因素之间的关系（R2=0.92和R2=0.94）;在闭式切削过程中,锯齿的锯料角对切削力有一定影响,且随着锯料角的增加,切削力缓慢降低;切削厚度对切削力影响显著,其次是刀具前角,木材含水率、锯料角对切削力的影响最小。     

氟涂层刀具铣削饰面刨花板的切削性能

分析氟涂层刀具铣削饰面刨花板的切削性能,为氟涂层刀具在木材切削加工领域应用提供理论指导。利用CNC加工中心分别进行未涂层刀具和氟涂层刀具铣削饰面刨花板试验,采用工具显微镜和扫描电镜拍摄刀具前后刀面的磨损形貌,采用超景深三维显微镜对饰面刨花板的切削加工表面进行粗糙度测量,研究氟涂层刀具铣削饰面刨花板的切削性能。结果表明,在相同的铣削长度条件下,氟涂层刀具铣削饰面刨花板的后刀面磨损带宽度显著低于未涂层刀具的后刀面磨损带宽度,且随着铣削长度的逐渐增加,未涂层刀具磨损带宽度增加急剧,而涂层刀具磨损带宽度增大缓慢;氟涂层刀具主要为磨料磨损,可以有效减少胶黏剂和刨花颗粒产生的黏结磨损,且降低崩刃现象;在相同的铣削长度条件下,氟涂层刀具铣削饰面刨花板的切削表面粗糙度值明显低于未涂层刀具铣削饰面刨花板的切削表面粗糙度值,且铣削饰面刨花板的刨花层可显著减少表面毛刺和凹坑,且饰面耐磨层崩边较少。因此,氟涂层刀具铣削饰面刨花板可以有效降低刀具磨损,提高饰面刨花板切削表面质量。     

铣削硬质纤维板时不同材料木工刀具的磨损形态

借助显微照相和对刀具磨损过程中的刀刃退缩量、刃口圆弧半径、前、后刀面磨损区的宽度、前、后角变化量以及负间隙等磨损参数的测量分析,研究了高速钢和硬质合金刀具在一般切削条件下铣削硬质纤维板时的磨损形态。结果发现,两种刀具的刀刃退缩量虽然都随切削路程的增加而增加,但磨损后的微观几何形状却各有特点:高速钢刀具在初期磨损阶段后,刀口圆弧半径基本不再加大,磨损主要集中在后刀面,表现为负间隙的不断加大;硬质合金刀具的刃口圆弧半径随切削路程的增加基本成线性增加关系,同时负间隙也不断加大。研究表明,可以用刀刃退缩量来表示刀具的磨损程度,以负间隙表示刀具的变钝程度,以磨损参数的集合来描述刀具的磨损形态。本文建议重磨应以刀具磨损后的微观几何形状变化为依据。     

Al_2O_3－SiCp新型陶瓷刀具加工奥氏体不锈钢的性能研究

本文利用山东工业大学新研制的Ａｌ２Ｏ３－ＳｉＣｐ陶瓷刀具对难加工材料奥氏体不锈钢１Ｃｒ１８Ｎｉ９Ｔｉ进行了干式和湿式切削试验，并与厂家推荐的常用刀具材料ＹＧＳ进行了对比实验．结果表明，Ａ１２Ｏ３一ＳｉＣｐ陶瓷刀具的切削性能较ＹＧ８有明显提高，特别是在高速切削时．刀具磨损速度显著降低。另外，本文还对该刀具材料在不同切削条件下的切削性能进行了分析。     

高温合金GH2132的耐用度和磨损规律

本文通过对比试验研究了高温合金GH2132在无涂层硬质合金刀具、Ti Al N涂层硬质合金刀具和C7 PLUS涂层硬质合金刀具切削下的耐用度和磨损规律。结果表明:C7 PLUS涂层硬质合金刀具切削的耐用度最好;磨损规律分析表明硬质合金刀具在切削GH2132合金时,低速时刀具主要发生粘结磨损和磨粒磨损,高速时主要发生扩散磨损,同时也会发生磨粒磨损。     

基于高光谱成像技术的番茄叶片叶绿素含量检测

叶绿素是植物生长发育必不可少的色素，可用来衡量植物生长状况，为实现番茄叶片叶绿素含量快速、无损检测，以番茄为试验材料，通过高光谱无损检测方法，对番茄叶片叶绿素含量进行监测。提取出82个叶片样本的平均光谱反射率数据(400～1 000 nm),对原始光谱数据分别进行7种预处理(平均平滑、高斯滤波、中值滤波、卷积平滑、归一化、基线校准(baseline)、标准正态化(standard normal variation, SNV),建立PLSR模型，建模结果显示：SNV预处理光谱的建模效果最优。用β权重系数、无信息变量消除变换法(uninformation variable elimination, UVE)、竞争自适应重加权法(compet-itive adaptive weighted sampling, CARS)及连续投影算法(successive project-ion algorithm, SPA)等提取特征波长，并建立了PLSR模型，建模结果表明：CARS法提取特征波长所建立的模型最优，CARS法提取了8个特征波长(732、796、946、953、957、968、983、994...     

超薄木片切削机刀具的优化设计

依据木材切削的基本知识及有限元分析方法设计刀具,首先利用ANSYS对刀具进行建模,然后对刀具进行模拟加载和结果分析,从而确定刀具前角可取57°～62°,后角可取8°～13°,最后通过超薄木片切削机实际加工加以验证.最终结果证明所采用的刀具设计方法可行,木片切削质量和效率能满足加工要求.     

用于高硬度模具钢SKD11的铣刀几何角度优化及试验

在切削淬硬模具钢SKD11中,为开发和选用与生产条件相匹配的具备优化几何角度的高性能铣刀,对专用于高硬度模具钢SKD11铣刀的几何角度进行了优化及试验分析.设计了4类不同几何结构的TiAlN复合涂层铣刀.从切削力、切削振动、切削变形、铣刀耐用度以及铣刀磨损机理等方面对这4类铣刀高速铣削SKD11过程进行了研究,综合评价其铣削性能,确定了在常用的高速加工生产条件下的优化铣刀.所选择的优化槽形铣刀具的寿命比之其他刀具延长3倍,在切削力和切削振动方面,该刀具具有最稳定的表现,而且大小较其他刀具下降70%.     

基于RF-VR的紫丁香叶片叶绿素含量高光谱反演

利用高光谱技术精确估测植物叶片叶绿素含量,对植物生长趋势和营养状况的监测和管理具有重要意义。本文以紫丁香为研究对象,针对高光谱所含波段数量大、波段间相关性强导致数据中冗余信息增多的现象,通过卷积平滑和二阶微分(SG-SD)处理光谱数据,应用随机蛙跳(RF)算法筛选特征波段,最后结合偏最小二乘(PLSR)和投票回归器(VR)建立了植物叶片叶绿素含量反演模型,并与全波段光谱法和5种经典变量提取方法进行了比较。结果显示,相比于原始光谱数据,SG-SD是一种有效的提高建模精度的光谱预处理方法;相比于全波段光谱和经典变量提取方法,RF算法筛选出的敏感波段建模效果最佳;相比于PLSR模型,VR模型的预测精度和预测稳定性能更优。本文对原始光谱数据进行SG-SD预处理后,对经RF算法筛选出的特征波段建立VR模型,变量数由全波段数204个减少为35个,建模集决定系数0.944 2,验证集决定系数0.951 4,最后利用RF-VR模型结合伪彩图技术得到紫丁香叶片叶绿素分布反演图,为紫丁香叶片养分分布提供更直观的信息表达。结果表明,该方法可为紫丁香叶片营养含量诊断和长势监测提供技术支持。     

基于哑变量和因子选择的森林蓄积量估测研究

为提高森林蓄积量遥感估测精度,探讨哑变量技术在蓄积量遥感估测中的作用。以云南省普洱市思茅区为研究区,以Landsat 8 OLI和93块森林资源二类调查角规控制样地数据为基础,使用随机森林（random forest）算法进行遥感变量因子的选择,并以龄组为哑变量分别构建基于哑变量的SVR和PLSR蓄积量估测模型,采用留一交叉验证对结果进行评估。结果表明,使用随机森林算法进行变量的选择有效减少了自变量的维度,提高了计算效率;其次,哑变量引入后,PLSR和SVR 2种回归模型的估测精度都比无哑变量方法有明显的提高,且SVR的估测结果优于PLSR;在引入哑变量后SVR模型的决定系数R²由0.59提高到0.68,相对均方根误差rRMSE由36.76%降低至32.97%,PLSR模型的决定系数R²由0.53提高到0.62,相对均方根误差rRMSE由39.41%降低至35.24%。在森林蓄积量的遥感估测中,哑变量技术的应用可以在一定程度上解决不同蓄积量大小对估测结果造成的影响,进而提高蓄积量的估测精度。     

低温氮气油雾对陶瓷刀具加工镍基K424合金的影响

在于切削、低温氮气和低温氮气油雾3种冷却润滑条件下,通过Sialon陶瓷刀具和SiC晶须增韧Al2O3陶瓷刀具车削K424镍基高温合金的实验,研究了低温氮气及油雾对刀具磨损和表面粗糙度的影响,开发了一个新的冷却系统以获得低温氮气.试验结果表明,切深线沟槽磨损严重限制陶瓷刀具使用寿命,与干切削相比,使用低温氮气和低温氮气油雾增加了切深线沟槽磨损速率,但降低了已加工表面的质量.     

基于有限单元法和正交试验的灌木平茬机切削刃具的优化

为解决在沙柳平茬过程中,由于刀具的不合理选择造成的进锯困难、平茬效果不佳和圆锯片磨损严重等问题,应用正交试验法对圆锯片平茬沙柳时受到的切削力进行有限元分析。通过对正交试验的结果进行极差分析,得到影响平茬过程中锯切力的主次顺序:入切角刀具前角刀具后角,同时得到在同样锯切条件下入切角、刀具前角和刀具后角的最佳组合,即刀具前角10°、刀具后角32°、入切角30°。     

基于可见-近红外光谱变量选择的土壤全氮含量估测研究

【目的】变量选择是可见光-近红外光谱研究至关重要的步骤,通过分析可见光-近红外光谱不同特征的选择方法筛选出土壤全氮敏感波段,建立基于敏感波段的土壤全氮最佳预测模型,为土壤全氮的快速定量估算提供重要的理论指导依据。【方法】在红壤典型地区江西省吉安县采集代表性土壤样品120个,对可见光-近红外光谱采用主成分分析（PCA）、无信息变量消除（UVE）和无信息变量消除后结合连续投影（UVE-SPA）3种变量特征选择方法,建立基于不同变量选择的偏最小二乘回归（PLSR）模型、最小二乘-支持向量机（LS-SVM）、反向传播神经网络（BPNN）和遗传算法优化的反向传播神经网络（GA-BPNN）模型,从模型对预测集的预测精度分析不同变量选择方法对不同土壤全氮定量估算模型的差异。【结果】经UVE算法筛选后,光谱变量从200个减少至59个,其中可见光波段处10个,其余在近红外光谱的合频区和一倍频区,信息量丰富;进一步采用SPA进行变量选择,得到共线性最小的5个有效波长,分别为820、940、1 040、1 060和1 990nm;基于UVE变量选择建立的PLSR、BPNN、GA-BPNN和LS-SVM模型,经不同的土壤全氮的数据检验,预测精度最高的为LS-SVM,决定系数（R2）、均方根误差（RMSEp）和相对偏差（RPD）分别为0.7492、0.2921和1.8904;基于UVE-SPA特征选择建立的PLSR、BPNN、GA-BPNN和LS-SVM模型对预测集的验证表明,UVE-SPA提取的特征波段建立的LS-SVM建立模型预测效果最好,其建立的LS-SVM定量估算模型预测集的决定系数R2为0.7945,均方根误差RMSEp为0.2499相对偏差RPD为2.0009,模型稳定;基于PCA提取的7个主成分建立的LS-SVM、BPNN和GA-PBNN模型预测性能差,不能用于定量估算土壤全氮。对比相同的变量建立的GA-BPNN和BPNN,GA-BPNN预测性能比BPNN高。【结论】UVE-SPA变量选择方法结合LS-SVM模型能用来估算土壤中的全氮含量,同时UVE-SPA是一种有效的土壤光谱变量选择方法。     

硬质合金刀片切削力控制器的设计及仿真

针对硬态切削条件下的切削力控制问题,建立了控制模型,使用MATLAB/SIMULINK设计了PID/PD控制器,对径向力的控制效果进行了仿真。结果表明:通过调节进给量能够有效地控制径向切削力变化,同时,能够较好地控制刀具的磨损速率。     

喀斯特地貌不同坡度下土壤侵蚀经验模型研究（英文）

为了进一步认识喀斯特山区土壤侵蚀特征及准确估算土壤侵蚀量,通过对野外调查结果、已有研究成果的综合评判,选取坡度、雨强、植被覆盖度及裸岩率为主要土壤侵蚀因子,选取该区域广布的黄壤作为试验土样,采用针管式人工降雨模拟装置,模拟不同坡度条件下雨强、植被覆盖度、裸岩率与土壤侵蚀量之间的相关性,并对试验数据进行多元线性回归、逐步回归和多元非线性回归分析,建立不同坡度条件下土壤侵蚀模数的多因子方程筛选出不同坡度下复相关系数较高的回归模型,对模型精度进行了分析。结果表明：①非线性回归模型达到极显著或非常显著水平0.692     

新型AlTiN涂层钻头高效干式钻削40Cr的开发与试验

针对40cr的高效干钻削,开发了含铝质量百分比分别为40%和55%的AlTiN涂层钻头.通过刀具耐用度、加工表面质量、刀具磨损、切削变形等方面的研究,分析了不同含铝量的涂层对干钻削加工的影响.试验结果表明,AlTiN涂层钻头适合高效干钻削,并能保持良好的加工表面质量,特别是含铝量为55%的涂层,其耐用度在90 m/min的切削速度下是含铝40%涂层的1.3倍.试验还揭示了这两种涂层干钻削的磨损机理:两种AlTiN涂层都出现了氧化磨损,高含铝量的涂层在切削温度下易形成致密的氧化膜,使刀具抗高温性增加并减少涂层剥落,最终以涂层塌陷形式失效;低含铝量涂层刀具以涂层剥落、微崩刃形式失效.同时高含铝量涂层改善了加工过程中的润滑条件.     

土壤有机质高光谱特征与波长变量优选方法

【目的】探究土壤有机质的高光谱特征及响应规律,优选土壤有机质的敏感波长,降低土壤有机质高光谱估测模型复杂度,提高模型稳健性,为利用高光谱技术对农田土壤肥力的定量监测提供理论支撑。【方法】采集江汉平原潮土土样130个,将其中40个样本作为训练集,测量其去有机质前、后的土壤有机质含量及光谱数据,计算差值及变化率,分析土壤有机质含量变化对光谱特征的影响,结合无信息变量消除(uninformative variables elimination,UVE)、竞争适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)变量优选方法确定土壤有机质敏感波长;采用45个建模集样本,基于偏最小二乘回归(partial Least Squares Regression,PLSR)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)建立土壤有机质含量的估算模型;利用45个验证集样本检验敏感波长对同类土壤的适用性。【结果】通过有机质去除试验,供试土壤的平均光谱反射率在全波段均有所增加,在可见光波段变化率高于近红外波段;比较UVE、CARS、UVE-CARS、CARS-UVE这4种变量优选方法,得到最佳变量优选方法为UVE-CARS,该方法从2001个波长变量中优选得到84个变量作为土壤有机质的敏感波长,分布于561—721、1 920—2 280 nm波段覆盖范围;基于敏感波长的PLSR、BPNN模型性能均优于全波段模型,其中,基于敏感波长的BPNN模型的估测能力高于PLSR,模型验证集R~2、RMSE、RPD、MAE、MRE值分别为0.74、1.33 g·kg~(-1)、2.02、1.04 g·kg~(-1)、6.2%,可实现土壤有机质含量的有效估测。【结论】通过训练集获得的土壤有机质敏感波长,能够实现对该试验区同种土壤类型样本土壤有机质含量的有效估测;利用去有机质试验结合变量优选方法确定的敏感波长建模,不仅将输入波长压缩至全波段波长数目的 4.2%,而且提升了模型估测精度,降低了变量维度和模型复杂度,为快速准确评估农田土壤有机质含量提供了新途径。     

DLC涂层硬质合金微钻的制备及其切削性能

在硬质合金微型刀具加工高硅铝合金等难加工材料时,通过采用改进的热丝CVD装置开展了DLC涂层硬质合金微钻制备工艺优化,得到了最优沉积工艺,并配合高速加工高硅铝合金(Si15%)材料微小孔钻削性能对比试验,分析了刀具的磨损机理.结果表明:两步预处理方法适合复杂形状硬质合金衬底的预处理方法.钻削高硅铝合金时,DLC涂层具有低摩擦系数和高耐磨损特性,同等切削条件下,涂层微钻的切削寿命比未涂层硬质合金微钻提高了10倍.