粘弹性材料钻削温度预测模型的建立与应用

作     者：李冬阳 张张 徐志刚 白鑫林 LI Dong-yang;ZHANG Zhang;XU Zhi-gang;BAI Xin-lin

作者机构：中国科学院沈阳自动化研究所机器人国家重点实验室辽宁沈阳110179 东北大学机械工程与自动化学院辽宁沈阳110819 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110169 上海航天化工应用研究所浙江湖州313000 

基　　金：辽宁省“兴辽英才”计划项目资助(XLYC1808040) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2024年第3期

页      码：166-170页

摘      要：粘弹性材料兼有弹性固体和粘性流体的特性,传统的热分析方法无法准确描述同时发生的粘性和弹性变形。针对该复杂材料特性的材料去除过程中的温度场研究是十分稀少的,提出将机器学习算法应用到药柱钻削加工的温度预测当中。首先利用线性回归进行拟合,侧面证明该模型的非线性。其次利用随机森林和BP神经网络算法进行建模,随机森林模型的随机特性使其具有一定的抗噪能力,BP神经网络模型精度最高,决定系数达到0.989。利用BP神经网络模型的预测功能实现加工过程的提前防控,优化加工参数组合,实现高效安全生产。

主 题 词：机器学习 粘弹性材料 钻削温度 预测模型 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2024.03.035

馆 藏 号：203126638...