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编码器-解码器结构的刀具磨损状态预测研究
1
作者
刘本刚
吴文江
+2 位作者
赵丹
王裴岩
彭春杨
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第6期1530-1536,共7页
针对航空钛合金加工中刀具磨损状态监测难题,提出了面向刀具磨损状态预测的编码器-解码器网络结构,构建了Transformer、BiLSTM、BiGRU等72种组合模型,通过在航空钛合金高效加工实测数据样本集上验证发现:以Transformer为编码器的模型性...
针对航空钛合金加工中刀具磨损状态监测难题,提出了面向刀具磨损状态预测的编码器-解码器网络结构,构建了Transformer、BiLSTM、BiGRU等72种组合模型,通过在航空钛合金高效加工实测数据样本集上验证发现:以Transformer为编码器的模型性能最优,其中Transformer-BiGRU组合模型F1值达69.61%,显著优于GS-XGBoost(58.01%)、Attention-CNN(57.65%)等方法,研究表明基于编码器-解码器的刀具状态预测模型在航空钛合金复杂切削工况下具有显著优势,未来可通过模型优化和扩充样本数据进一步提升其性能.
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关键词
编码器-解码器结构
刀具磨损状态预测
TRANSFORMER
双向循环神经网络
航空钛合金高效加工
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职称材料
题名
编码器-解码器结构的刀具磨损状态预测研究
1
作者
刘本刚
吴文江
赵丹
王裴岩
彭春杨
机构
中国科学院沈阳计算技术研究所
中国科学院大学
沈阳飞机工业(集团)有限公司
沈阳中科数控技术股份有限公司
沈阳航空航天大学
出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第6期1530-1536,共7页
基金
工业母机重大专项项目(2024ZD0712801)资助.
文摘
针对航空钛合金加工中刀具磨损状态监测难题,提出了面向刀具磨损状态预测的编码器-解码器网络结构,构建了Transformer、BiLSTM、BiGRU等72种组合模型,通过在航空钛合金高效加工实测数据样本集上验证发现:以Transformer为编码器的模型性能最优,其中Transformer-BiGRU组合模型F1值达69.61%,显著优于GS-XGBoost(58.01%)、Attention-CNN(57.65%)等方法,研究表明基于编码器-解码器的刀具状态预测模型在航空钛合金复杂切削工况下具有显著优势,未来可通过模型优化和扩充样本数据进一步提升其性能.
关键词
编码器-解码器结构
刀具磨损状态预测
TRANSFORMER
双向循环神经网络
航空钛合金高效加工
Keywords
encoder-decoder structure
tool wear state prediction
Transformer
bidirectional recurrent neural network
high-efficiency machining of aeronautical titanium alloys
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
编码器-解码器结构的刀具磨损状态预测研究
刘本刚
吴文江
赵丹
王裴岩
彭春杨
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025
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