基于支持向量机的钛合金表面粗糙度预测分析

作     者：林坤 史丽晨 杨培东 豆卫涛 韩飞燕 Lin Kun;Shi Lichen;Yang Peidong;Dou Weitao;Han Feiyan

作者机构：西安航空职业技术学院航空制造工程学院陕西西安710089 西安建筑科技大学机电工程学院陕西西安710055 

基　　金：陕西省教育厅科研计划项目(21JK0705) 西安航空职业技术学院重点项目(21XHZK-03) 

出 版 物：《机械设计与制造工程》 (Machine Design and Manufacturing Engineering)

年 卷 期：2023年第52卷第6期

页      码：77-82页

摘      要：为了准确预测钛合金丝材的表面粗糙度,设计了无心车床切削TC4钛合金丝材试验,对不同切削参数下无心车床的前导向机构、主轴机构、后导向机构的8通道振动参数进行测量,采用皮尔逊相关系数对测量点振动参数进行特征选择和特征降维,建立支持向量机(SVM)的表面粗糙度预测模型。在不同的主轴转速、进给速度等工艺参数下,得到SVM预测模型的表面粗糙度的预测精度:RMSE为0.0268,MAPE为0.0403,R^(2)为0.8274,基于SVM模型预测钛合金线材的表面粗糙度具有较好的精度,验证了模型的有效性。

主 题 词：表面粗糙度 振动信号 支持向量机 特征降维 钛合金 

学科分类：080503[080503] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.2095-509X.2023.06.015

馆 藏 号：203122612...