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基于机器学习的曲面薄壁件铣削系统动态特性识别方法研究
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作者 王小娟 宋清华 +3 位作者 房晓辉 李振洋 杜宜聪 马海峰 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期69-77,共9页
模态参数作为结构动态特性分析的重要内容之一,是薄壁件铣削过程颤振预测的关键。机器学习为传统的结构模态参数识别问题提供了一种新的范式。但复杂曲面薄壁件在特定环境下难以获取数据、数据采集量大并存在大量高维非线性映射关系等... 模态参数作为结构动态特性分析的重要内容之一,是薄壁件铣削过程颤振预测的关键。机器学习为传统的结构模态参数识别问题提供了一种新的范式。但复杂曲面薄壁件在特定环境下难以获取数据、数据采集量大并存在大量高维非线性映射关系等不确定性因素影响,因此提出了一种新的基于机器学习的曲面薄壁件铣削过程动态特性识别方法。首先,建立曲面薄壁件铣削系统状态空间模型,将连续系统离散化,推导出广义铣削系统离散化的随机状态空间方程。其次,基于随机子空间理论获得曲面薄壁件铣削过程模态参数,然后,利用滑动窗口技术进行数据降维,提取信号特征,通过模态参数识别神经网络构建输入特征与模态参数之间的函数关系,实现曲面薄壁件模态参数的识别。最后,以S形标准件为案例,采用本文方法和解析法获得了标准样件的铣削动力学参数,并验证了所提方法的准确性。 展开更多
关键词 曲面薄壁件 铣削 机器学习-随机子空间 模态参数 状态模型
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