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融合工件几何特征的变工况切削力预测方法
被引量：
1
1
作者
常建涛
刘尧
+3 位作者
孔宪光
李欣伟
陈强
苏欣
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期154-165,共12页
在机械加工中,加工工件的几何特征变化会导致切削力统计特征发生变化,使得传统数据驱动的切削力预测模型精度变低,同时不同的加工工况使得采集的切削力建模数据存在明显的数据分布差异,导致切削力预测模型泛化能力出现显著退化。针对上...
在机械加工中,加工工件的几何特征变化会导致切削力统计特征发生变化,使得传统数据驱动的切削力预测模型精度变低,同时不同的加工工况使得采集的切削力建模数据存在明显的数据分布差异,导致切削力预测模型泛化能力出现显著退化。针对上述问题,提出了一种融合工件几何特征的变工况切削力预测方法。首先,进行数据预处理,包括工件几何特征、工况信息编码处理,对切削力信号去除趋势项,对切削力统计特征剔除异常值;其次,考虑工件几何特征及工况变化导致的数据分布差异,将数据集分为源域数据和目标域数据,并将源域数据和目标域数据按照规则划分为训练集和测试集,基于迁移学习构建融合工件几何特征的变工况切削力预测模型;最后,从不同数据量、单一加工几何特征、变工况、不同算法等方面进行了实验验证。实验结果表明,相比传统数据驱动切削力预测模型,该方法更适用于工况以及工件几何特征变化情况下的切削力预测,同时在数据样本较少的情况下保持较高的预测精度,泛化性能更强,具备更好的实用性。
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关键词
切削力预测
几何特征
迁移学习
数据驱动
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职称材料
关联规则挖掘驱动的盾构机刀盘健康评估方法
被引量：
6
2
作者
刘尧
陈改革
+2 位作者
刘振国
孔宪光
常建涛
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1326-1334,1342,共10页
传统机理建模研究与实际施工环境误差较大,而数据驱动建模多采用黑箱模型,不利于知识发现与理解,为此提出一种基于知识挖掘的盾构机刀盘健康评估方法。针对盾构掘进数据维数众多、海量异构、强噪声干扰等特点,结合盾构掘进领域知识与机...
传统机理建模研究与实际施工环境误差较大,而数据驱动建模多采用黑箱模型,不利于知识发现与理解,为此提出一种基于知识挖掘的盾构机刀盘健康评估方法。针对盾构掘进数据维数众多、海量异构、强噪声干扰等特点,结合盾构掘进领域知识与机器学习算法提出针对性的数据预处理、特征筛选以及连续特征离散化方法,以此建立知识挖掘数据集。在此基础上,利用关联规则挖掘算法提取关键特征与不同刀盘健康状态之间的映射关系,采用融合可靠度、完整度与简洁度的综合评价指标适应度准则对原始规则进行评价排序,最终实现盾构机刀盘健康评估。基于厦门地铁3号线某掘进区间的实际工程数据对所提方法进行了应用验证。研究结果表明,所挖掘的知识规则与实际数据分布具有良好的吻合度(平均值93%以上),验证了该方法的有效性。
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关键词
盾构机刀盘
健康评估
关联规则
数据挖掘
知识挖掘
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职称材料
题名
融合工件几何特征的变工况切削力预测方法
被引量：
1
1
作者
常建涛
刘尧
孔宪光
李欣伟
陈强
苏欣
机构
西安
电子科技
大学
机电工程学院
西安邮电大学
通信与信息工程学院
西安邮电大学工业互联网研究院
西南电子技术
研究
所
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期154-165,共12页
基金
陕西省科技重大专项(2019zdzx01-01-02)
陕西省重点研发计划(2020ZDLGY07-08)
国家自然科学基金(51905400)。
文摘
在机械加工中,加工工件的几何特征变化会导致切削力统计特征发生变化,使得传统数据驱动的切削力预测模型精度变低,同时不同的加工工况使得采集的切削力建模数据存在明显的数据分布差异,导致切削力预测模型泛化能力出现显著退化。针对上述问题,提出了一种融合工件几何特征的变工况切削力预测方法。首先,进行数据预处理,包括工件几何特征、工况信息编码处理,对切削力信号去除趋势项,对切削力统计特征剔除异常值;其次,考虑工件几何特征及工况变化导致的数据分布差异,将数据集分为源域数据和目标域数据,并将源域数据和目标域数据按照规则划分为训练集和测试集,基于迁移学习构建融合工件几何特征的变工况切削力预测模型;最后,从不同数据量、单一加工几何特征、变工况、不同算法等方面进行了实验验证。实验结果表明,相比传统数据驱动切削力预测模型,该方法更适用于工况以及工件几何特征变化情况下的切削力预测,同时在数据样本较少的情况下保持较高的预测精度,泛化性能更强,具备更好的实用性。
关键词
切削力预测
几何特征
迁移学习
数据驱动
Keywords
cutting force prediction
machining geometric features
transfer learning
data driven
分类号
TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
关联规则挖掘驱动的盾构机刀盘健康评估方法
被引量：
6
2
作者
刘尧
陈改革
刘振国
孔宪光
常建涛
机构
西安邮电大学
通信与信息工程学院
西安邮电大学工业互联网研究院
工业
装备质量大数据
工业
和信息化部重点实验室
西安
电子科技
大学
机电工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期1326-1334,1342,共10页
基金
国家自然科学基金(51905400)。
文摘
传统机理建模研究与实际施工环境误差较大,而数据驱动建模多采用黑箱模型,不利于知识发现与理解,为此提出一种基于知识挖掘的盾构机刀盘健康评估方法。针对盾构掘进数据维数众多、海量异构、强噪声干扰等特点,结合盾构掘进领域知识与机器学习算法提出针对性的数据预处理、特征筛选以及连续特征离散化方法,以此建立知识挖掘数据集。在此基础上,利用关联规则挖掘算法提取关键特征与不同刀盘健康状态之间的映射关系,采用融合可靠度、完整度与简洁度的综合评价指标适应度准则对原始规则进行评价排序,最终实现盾构机刀盘健康评估。基于厦门地铁3号线某掘进区间的实际工程数据对所提方法进行了应用验证。研究结果表明,所挖掘的知识规则与实际数据分布具有良好的吻合度(平均值93%以上),验证了该方法的有效性。
关键词
盾构机刀盘
健康评估
关联规则
数据挖掘
知识挖掘
Keywords
shield machine cutterhead
health assessment
association rule
data mining
knowledge mining
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
U455 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合工件几何特征的变工况切削力预测方法
常建涛
刘尧
孔宪光
李欣伟
陈强
苏欣
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
在线阅读
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职称材料
2
关联规则挖掘驱动的盾构机刀盘健康评估方法
刘尧
陈改革
刘振国
孔宪光
常建涛
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
6
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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