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题名AMPSO与SVR相结合的铣刀寿命预测研究
被引量：1
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作者
罗丹
惠记庄
丁凯
张泽宇
邵树军
杜超
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机构
长安大学工程机械学院智能制造系统研究所
长安大学道路施工技术与装备教育部重点实验室
陕西法士特齿轮有限责任公司
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出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2023年第5期730-735,共6页
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基金
陕西省科技重大专项(2018zdzx01-01-01)
中央高校基本科研业务费高新技术培育项目(300102250201)
陕西省高等教育教学改革重点攻关项目(19BG010)。
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文摘
针对支持向量回归机在预测铣刀寿命时惩罚参数和核函数参数难确定、不同的参数设置对预测效果影响较大的问题,提出了自适应变异粒子群算法。在支持向量回归算法的基础上,引入AMPSO优化SVR参数,建立AMPSO与SVR相结合的数控铣刀寿命预测模型。通过硬质合金钢铣刀铣削的实验验证表明,相比于网格搜索法和神经网络算法,AMPSO-SVR算法在测试样本集的平均相对预测误差低至0.72%,相较前两者预测误差更小,可准确预测数控铣刀寿命,为数控加工过程中的换刀决策提供依据。
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关键词
铣刀
支持向量回归机
自适应变异粒子群算法
寿命预测
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Keywords
milling cutter
support vector regression
adaptive mutation particle swarm optimization algorithm
life prediction
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分类号
TG71
[金属学及工艺—刀具与模具]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名考虑多维误差的复杂装配过程数字孪生建模方法
被引量：4
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作者
周光辉
邹永成
张超
常丰田
门松辰
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机构
西安交通大学机械工程学院
西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
长安大学工程机械学院智能制造系统研究所
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2023年第6期1824-1839,共16页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2021YFB3301400)
博士后创新人才支持计划资助项目(BX2021244)
+1 种基金
陕西省高校科协青年人才托举计划资助项目(20210409)
中国博士后科学基金资助项目(2021M692556)。
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文摘
针对多维误差耦合作用下大型固体火箭发动机等复杂产品装配过程中装配精度难以预测的问题,引入数字孪生概念,揭示制造误差、装配变形与定位误差耦合的装配偏差传递机理,据此提出一种复杂装配过程多维度高保真数字孪生模型构建及其驱动的装配精度在线分析方法。首先,从制造误差和装配变形耦合的角度,提出面向装配精度在线分析的数字孪生框架。其次,研究复杂装配过程数据感知模型、点云几何模型和装配变形机理模型的构建与融合方法,形成复杂装配过程多维度高保真数字孪生模型。在此基础上以装配特征为节点,基于雅可比矩阵和非理想表面模型,通过接入装配现场数据实现复杂装配过程装配精度在线分析与预测。最后,以大型固体火箭发动机喷管智能装配平台为对象,验证所提技术、方法与模型的正确性和有效性。
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关键词
装配精度预测
数字孪生
制造误差
变形误差
定位误差
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Keywords
assembly accuracy prediction
digital twin
manufacturing error
deformation error
positioning error
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分类号
TH166
[机械工程—机械制造及自动化]
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