重庆理工大学学报(自然科学)

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稿件标题: 基于支持向量回归机 SVR 的钻削力 在线预测分析
稿件作者: 张丹丹,丛 岩
关键字词: 钻削力;预测;支持向量机;支持向量回归机
文章摘要: 钻削力预测是深孔加工质量监测和工艺参数优化等工作的重要手段。 针对现有预 测方法样本需求量大、网络结构复杂以及易陷入局部极值等问题,提出了一种新的基于支持向 量回归机的钻削力预测方法。 首先,对钻削轴向力和扭矩预测的主要影响因素进行分析,然后 确定预测模型的输入输出参数,进一步建立了基于支持向量回归机的钻削力预测模型。 仿真实 例的预测结果表明:利用所构建的 SVR 预测模型对 10 组样本扭矩和轴向力预测的平均相对误 差分别为 1. 13% 和 1. 26% ,远小于其他预测方法,说明所建立的模型预测精度高,具有较强的 泛化能力。
收录刊物: 2018年32卷12期
稿件基金: 国家自然科学基金资助项目(31472843)
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