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Engineering consistent machining forces in functionally graded materials

delete2026-04-28
delete0
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OA
AI
X
Xiaoliang Jin *
F
Farshad Kazemi
卢
卢子兴 (Zhenghui Lu)
A
Adam T. Clare
R
Rachid M'Saoubi
DOI:10.1016/j.cirp.2026.04.083delete
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摘要

摘要

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增材制造实现了功能更丰富的多材料功能梯度材料(FGMs),但后续加工仍具挑战性,因为流动应力随成分变化。本文提出了一种数据高效、基于物理指导的高斯过程(GP)模型,用于预测SS316/IN718 FGMs的铣削力,无需重复识别力系数。基于物理的铣削模型结合混合律基准线,通过稀疏力测量数据进行校正,而GP将残差学习为成分和参数的平滑函数。该模型将进给力预测误差从26.6%降至19.2%,法向力预测误差从19.8%降至10.6%,同时自适应进给调度将峰值力变化从约50%降至约8%。
Keyword:
Milling
Force
Functionally graded materials
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期刊

C
CIRP Annals
IF:
0
论文数:
200
被引数:
1

机构

S
seco tools ab
学者数:
75
论文数: 112
被引数: 2
U
University of British Columbia
学者数:
7.0W
论文数: 6.1W
被引数: 8.6W
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