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数据与机理融合的航发转子柔性装配精度预测
被引量：
2
1
作者
石智辉
柳健
+1 位作者
赵英杰
孙清超
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第4期716-723,共8页
针对考虑转子零件装配变形后的航空发动机转子装配精度难以准确预测的问题,提出一种机理引导数据的航发转子柔性装配精度预测方法。基于误差传递累积机理建立航发转子刚性装配模型,在此基础上通过分析配合零部件变形对装配精度的影响,...
针对考虑转子零件装配变形后的航空发动机转子装配精度难以准确预测的问题,提出一种机理引导数据的航发转子柔性装配精度预测方法。基于误差传递累积机理建立航发转子刚性装配模型,在此基础上通过分析配合零部件变形对装配精度的影响,提出一种考虑柔性因素的转子装配精度预测模型;结合航发转子装配机理模型,采用数值分析方法对转子柔性装配过程进行特征敏感性分析并建立特征工程;结合航发转子装配的非线性特征与不确定规律,提出一种基于支持向量回归与极端梯度提升算法(SVR-XGBoost)的航空发动机转子装配精度预测模型;以某型号航发转子的一级盘与二级盘作为研究对象,通过对比不同机器学习模型预测结果。本文机器学习模型的MAE、MSE、R2评估指标均优于单一的SVR与XGBoost方法,有较高的泛化性与准确性;本文模型的装配精度预测结果与装配试验结果具有良好的一致性,相对于刚性预测模型其平均误差减小了73.10%,对航空发动机转子装配精度预测精度的提升起到显著效果。
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关键词
航空发动机转子
机理
模型
数据与机理
融合
装配精度预测
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职称材料
基于元学习和PINN的变工况刀具磨损精确预测方法
被引量：
7
2
作者
万鹏
李迎光
+1 位作者
华家玘
刘长青
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期387-396,共10页
刀具磨损预测对保证零件加工质量和效率、降低加工成本具有重要作用,尤其是在广泛采用难加工材料的航空航天制造领域。数据与机理融合模型能够结合机理模型和数据驱动模型的优势,是实现刀具磨损预测的有效手段。然而现有的融合方法难以...
刀具磨损预测对保证零件加工质量和效率、降低加工成本具有重要作用,尤其是在广泛采用难加工材料的航空航天制造领域。数据与机理融合模型能够结合机理模型和数据驱动模型的优势,是实现刀具磨损预测的有效手段。然而现有的融合方法难以有效平衡数据和机理对模型的权重,导致难以真正实现融合模型的预期效果。本文提出了一种基于元学习(Meta learning,ML)和PINN(Physics-informed neural network)的刀具磨损预测方法,通过磨损机理约束数据驱动模型的解空间,并结合元学习算法优化融合模型的损失函数以合理利用数据和机理提供的信息。实例验证结果表明,本文所提出的方法能有效提高变工况下的刀具磨损预测精度和稳定性。
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关键词
航空航天制造
刀具磨损预测
数据与机理
元学习
损失函数优化
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职称材料
题名
数据与机理融合的航发转子柔性装配精度预测
被引量：
2
1
作者
石智辉
柳健
赵英杰
孙清超
机构
大连理工大学机械工程学院
出处
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第4期716-723,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51875081,52005081)。
文摘
针对考虑转子零件装配变形后的航空发动机转子装配精度难以准确预测的问题,提出一种机理引导数据的航发转子柔性装配精度预测方法。基于误差传递累积机理建立航发转子刚性装配模型,在此基础上通过分析配合零部件变形对装配精度的影响,提出一种考虑柔性因素的转子装配精度预测模型;结合航发转子装配机理模型,采用数值分析方法对转子柔性装配过程进行特征敏感性分析并建立特征工程;结合航发转子装配的非线性特征与不确定规律,提出一种基于支持向量回归与极端梯度提升算法(SVR-XGBoost)的航空发动机转子装配精度预测模型;以某型号航发转子的一级盘与二级盘作为研究对象,通过对比不同机器学习模型预测结果。本文机器学习模型的MAE、MSE、R2评估指标均优于单一的SVR与XGBoost方法,有较高的泛化性与准确性;本文模型的装配精度预测结果与装配试验结果具有良好的一致性,相对于刚性预测模型其平均误差减小了73.10%,对航空发动机转子装配精度预测精度的提升起到显著效果。
关键词
航空发动机转子
机理
模型
数据与机理
融合
装配精度预测
Keywords
aeroengine rotor
mechanism model
data and mechanism fusion
assembly accuracy prediction
分类号
TH161.7 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于元学习和PINN的变工况刀具磨损精确预测方法
被引量：
7
2
作者
万鹏
李迎光
华家玘
刘长青
机构
南京航空航天大学机电学院
出处
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期387-396,共10页
基金
国家重点研发计划(2020YFA0713704)
国家自然科学基金创新群体项目(51921003)。
文摘
刀具磨损预测对保证零件加工质量和效率、降低加工成本具有重要作用,尤其是在广泛采用难加工材料的航空航天制造领域。数据与机理融合模型能够结合机理模型和数据驱动模型的优势,是实现刀具磨损预测的有效手段。然而现有的融合方法难以有效平衡数据和机理对模型的权重,导致难以真正实现融合模型的预期效果。本文提出了一种基于元学习(Meta learning,ML)和PINN(Physics-informed neural network)的刀具磨损预测方法,通过磨损机理约束数据驱动模型的解空间,并结合元学习算法优化融合模型的损失函数以合理利用数据和机理提供的信息。实例验证结果表明,本文所提出的方法能有效提高变工况下的刀具磨损预测精度和稳定性。
关键词
航空航天制造
刀具磨损预测
数据与机理
元学习
损失函数优化
Keywords
manufacturing of aeronautics and astronautics
tool wear prediction
data and mechanism
metalearning
loss function optimization
分类号
V262.3 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数据与机理融合的航发转子柔性装配精度预测
石智辉
柳健
赵英杰
孙清超
《机械科学与技术》
北大核心
2025
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于元学习和PINN的变工况刀具磨损精确预测方法
万鹏
李迎光
华家玘
刘长青
《南京航空航天大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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职称材料
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