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CFRP高速干切过程中铣削力及工件表面损伤的试验研究

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表面技术 2025年

作者：张韬邓刘云李英之黄孟琼薛喆孙方宏无锡职业技术学院机械技术学院张家港市微纳新材料科技有限公司上海交通大学机械与动力工程学院

目的研究适用于碳纤维增强树脂基复合材料（CFRP）铣削加工的极限切削速度，并探讨切削参数与切削力、CFRP加工表面质量之间的关系。方法基于正交试验，利用高速加工中心及自制的金刚石涂层立铣刀对T300CFRP板进行铣削试验研究，并采... 详细信息

目的研究适用于碳纤维增强树脂基复合材料（CFRP）铣削加工的极限切削速度，并探讨切削参数与切削力、CFRP加工表面质量之间的关系。方法基于正交试验，利用高速加工中心及自制的金刚石涂层立铣刀对T300CFRP板进行铣削试验研究，并采用KISTLER测力仪及PG1000显微镜监测切削力及工件表面质量。结果适度增加切削速度至300m/min和进给量至400-600mm/min，可有效减小切削力；通过极差分析可得出切削参数对主切削力影响程度为：径向切削深度＞轴向切削深度＞主轴转速>进给量。当切削力较小且辅以合理的加工参数时（如：切削速度300m/min；进给量800mm/min；轴向切深1.5mm；径向切深3mm），可有效避免CFRP工件表面产生毛刺、崩边等缺陷，并获得较高的材料去除率。结论切削速度范围在264-300 m/min时，有助于改善CFRP工件的表面质量。超过此切削速度会导致切削力增大，增加工件损伤的风险。

关键词：碳纤维增强树脂基复合材料金刚涂层刀具高速干切切削力毛刺

基于模糊函数的LM型压缩接收机频率检测性能分析

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电子学报 2015年第3期43卷 505-511页

作者：黄翀鹏刘全胜徐保国无锡职业技术学院物联网技术学院江苏无锡214122 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

以压缩接收机工作机理线性调频傅氏变换为基础,对当前常用的"长相乘—短卷积"压缩接收机模型特性进行了细致研究.参照模糊函数对雷达信号分析的方法,定义了压缩接收机输出函数,该函数描述了当与无损测频输出相比时,由雷达信号载频和实... 详细信息

以压缩接收机工作机理线性调频傅氏变换为基础,对当前常用的"长相乘—短卷积"压缩接收机模型特性进行了细致研究.参照模糊函数对雷达信号分析的方法,定义了压缩接收机输出函数,该函数描述了当与无损测频输出相比时,由雷达信号载频和实际脉冲展宽延迟线滤波器置空率引起的输出波形的变化.通过该函数可以对压缩接收机的频率分辨力、截获概率、到达时间等性能参数做出解析性分析.

关键词：频率检测压缩接收机线性调频模糊函数

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数字化转型下企业财务风险及防范

合作经济与科技 2025年第2期 147-149页

作者：陈丽红赵树华无锡职业技术学院江苏无锡

随着区块链、人工智能、云计算等尖端数字技术的迅速发展,数字技术逐步渗透到经济社会发展的各个层面,成为推动新一轮科技革命的重要力量。数据要素在实体经济中的核心地位日益凸显,深度改变传统经济模式,开辟未来经济发展和创新的新前... 详细信息

随着区块链、人工智能、云计算等尖端数字技术的迅速发展,数字技术逐步渗透到经济社会发展的各个层面,成为推动新一轮科技革命的重要力量。数据要素在实体经济中的核心地位日益凸显,深度改变传统经济模式,开辟未来经济发展和创新的新前景。本文主要探讨数字化转型对企业财务风险的影响及防范路径,以有效应对数字化转型背景下的企业财务风险。

关键词：数字化转型财务风险防范措施

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一种新的面向迁移学习的L_2核分类器

电子与信息学报 2013年第9期35卷 2059-2065页

作者：许敏王士同史荧中江南大学数字媒体学院无锡214122 无锡职业技术学院物联网技术学院无锡214121

基于密度差(Difference Of Density,DOD)思想,L2核分类器算法具有良好的分类性能及稀疏性,然而其训练域与测试域独立同分布的假设限制了其应用范围。针对此不足,该文提出一种新的面向迁移学习的L2核分类器(Transfer Learning-L2 Kernel ... 详细信息

基于密度差(Difference Of Density,DOD)思想,L2核分类器算法具有良好的分类性能及稀疏性,然而其训练域与测试域独立同分布的假设限制了其应用范围。针对此不足,该文提出一种新的面向迁移学习的L2核分类器(Transfer Learning-L2 Kernel Classification,TL-L2KC),该方法既保持了L2核分类器算法良好的分类性能,又能处理数据集缓慢变化及训练集在特定约束条件下获得导致训练集和未来测试集分布不一致的问题。基于人造数据集和UCI真实数据集的实验表明,该文提出的TL-L2KC算法较之于经典的迁移学习分类方法,具有相当的、甚至更好的性能。

关键词：支持向量机迁移学习密度差 L2核分类器

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具有间歇耦合的复杂动态网络量化同步分析

控制与决策 2013年第5期28卷 731-735页

作者：叶倩崔宝同江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 无锡职业技术学院物联网技术学院江苏无锡214121

讨论了基于量化控制信号的间歇耦合复杂动态网络的同步动力学,根据脉冲间隔周期和量化器的特征,并利用稳定性理论和Razumikhin定理,分别给出了含时滞和不含时滞下的复杂动态网络同步化准则.网络节点间在一系列分段周期内有耦合,耦合过... 详细信息

讨论了基于量化控制信号的间歇耦合复杂动态网络的同步动力学,根据脉冲间隔周期和量化器的特征,并利用稳定性理论和Razumikhin定理,分别给出了含时滞和不含时滞下的复杂动态网络同步化准则.网络节点间在一系列分段周期内有耦合,耦合过程中控制作用通过"对数量化器"对同步误差的反馈控制瞬态信号进行量化.所得理论结果进一步应用于由Chua混沌系统为动力节点所构成的复杂动态网络,数值模拟表明了所获理论结果的有效性.

关键词：复杂网络量化控制时滞同步

基于移动数据窗的传递函数多新息随机梯度辨识方法

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控制与决策 2017年第6期32卷 1091-1096页

作者：徐玲江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 无锡商业职业技术学院物联网技术学院江苏无锡214153

一些工业过程可以近似用一个传递函数描述,结合统计辨识方法和非线性优化策略提出传递函数参数辨识方法.该方法采用动态数据方案,使用系统观测数据获得系统更多的模态信息.基于动态观测数据,提出传递函数随机梯度参数辨识方法.为进一步... 详细信息

一些工业过程可以近似用一个传递函数描述,结合统计辨识方法和非线性优化策略提出传递函数参数辨识方法.该方法采用动态数据方案,使用系统观测数据获得系统更多的模态信息.基于动态观测数据,提出传递函数随机梯度参数辨识方法.为进一步提高辨识精度,利用动态窗数据将随机梯度参数辨识方法中的标量新息扩展为新息向量,提出传递函数多新息随机梯度参数估计方法.最后通过仿真例子对所提出的方法进行了性能分析和模型验证.

关键词：系统辨识参数估计随机梯度多新息传递函数

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一类混合时滞的非线性耦合神经网络的同步

生物数学学报 2011年第3期26卷 417-434页

作者：钱学明无锡科技职业学院物联网技术学院江苏无锡214028

主要讨论了一类混合时滞的非线性耦合神经网络的同步问题.同时,考虑随机扰动以及参数的切换由某个马尔可夫链所确定等方面对其的影响.文中通过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函,运用线性矩阵不等式(LMI)技术并结合Kronecker积来获得神... 详细信息

主要讨论了一类混合时滞的非线性耦合神经网络的同步问题.同时,考虑随机扰动以及参数的切换由某个马尔可夫链所确定等方面对其的影响.文中通过构造新的Lyapunov-Krasovskii泛函,运用线性矩阵不等式(LMI)技术并结合Kronecker积来获得神经网络全局同步的充分性判据.由于这样得到的判据是LMI形式,因此可以由数学软件Matlab的LMI Toolbox对所获得的判据进行有效的验证和求解.此外,本文中我们对细胞激活函数做了更为一般的假设,从而使结论在LMI下可以减少保守性.

关键词：耦合神经网络混合时滞非线性耦合随机扰动马尔可夫参数转换均方全局渐近同步全局渐近同步 Lyapunov-Krasovskii泛函线性矩阵不等式

基于最小包含球的非静态大数据集的快速分类算法

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控制与决策 2013年第7期28卷 1065-1072页

作者：史荧中王士同王骏邓赵红江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 无锡职业技术学院物联网技术学院江苏无锡214121

对于小规模的非静态数据,最近提出的时间自适应支持向量机(TA-SVM)方法表现出良好的性能,它从兼顾局部优化和全局优化的角度同时求解多个子分类器的特性.但对于大数据集,较高的计算代价限制了它的实用性.针对此不足,结合核心向量机(CVM... 详细信息

对于小规模的非静态数据,最近提出的时间自适应支持向量机(TA-SVM)方法表现出良好的性能,它从兼顾局部优化和全局优化的角度同时求解多个子分类器的特性.但对于大数据集,较高的计算代价限制了它的实用性.针对此不足,结合核心向量机(CVM)理论提出了针对非静态大数据集的新颖分类方法,即基于中心约束最小包含球(CCMEB)的TA-CVM,简称CCTA-CVM.该方法具有渐近线性时间复杂度的优点,同时继承了TA-SVM的良好性能.最后通过实验验证了所提出方法的有效性.

关键词：数据漂移非静态大数据集最小包含球线性时间复杂度

MMCKDE:基于数据流的m-混合聚类核概率密度估计

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计算机研究与发展 2014年第10期51卷 2277-2294页

作者：许敏邓赵红王士同史荧中江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 无锡职业技术学院物联网技术学院江苏无锡214121

数据流挖掘应用对时间、空间有着较高的要求,因而传统的密度估计方法,如核密度估计法、压缩集密度估计法等并不适用于数据流密度估计.提出一种新颖的面向在线数据流的m-混合聚类核密度估计(m-mixed clustering kernel density estimatio... 详细信息

数据流挖掘应用对时间、空间有着较高的要求,因而传统的密度估计方法,如核密度估计法、压缩集密度估计法等并不适用于数据流密度估计.提出一种新颖的面向在线数据流的m-混合聚类核密度估计(m-mixed clustering kernel density estimation,MMCKDE)方法,该方法通过创建MMCKDE节点,用固定个数的混合聚类核获得聚类信息,以代替其他密度估计方法中的所有核.针对数据量不断增加的情况,通过计算Kullback Leibler(KL)距离进行核合并,可进一步以更紧凑的形式表示概率密度估计信息.较之于其他一些方法只能估计整段数据流的密度,MMCKDE方法最终获得的模型不仅适用于整段数据流,还适用于任意时间段上的密度估计.MMCKDE算法同SOMKE算法在不同基准数据集及真实数据集上进行密度估计精度和运行时间的比较.实验结果表明,MMCKDE算法具有更好的性能.

关键词： m-混合聚类核核密度估计概率密度函数 Kullback Leibler距离流数据挖掘