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Surface morphology prediction of turning process based on multi-dimension process data using machine learning
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AI
DOI：10.1007/s00170-026-19240-w.png)
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摘要
En 中文
表面形貌误差是机械部件高精度装配中的关键问题。当配合界面为曲面时，快速高效地获取形貌误差较为困难。为解决此问题，本文提出了一种基于多源工艺信息的形貌误差预测方法，该方法集成了多层感知器（MLP）和粒子群优化（PSO）算法。首先，构建统一数据模型，从工艺参数、状态参数和几何参数三个维度系统表征形貌误差产生的主要影响因素。其次，将理想表面离散化为三角面片，并采用每个面片顶点的法向偏移量表示局部形貌误差，从而获得一对一、可重构的离散误差场。最后，通过将多层感知器与粒子群优化算法耦合，开发了一种自优化机制。粒子群优化算法自适应地搜索多层感知器的隐藏层数及各层神经元数量。在此基础上，所提方法预测形貌误差的概率分布，并重构高保真、面片级的误差场。该方法能够精确建模空间曲面的误差概率分布，满足高精度装配分析和数字化质量控制的需求。
Keyword:
Process state information
Machine learning
Multilayer perceptron
Particle swarm optimization
Morphology error prediction
期刊
IF:
3.1
论文数:
2.1K
被引数:
6.4W
机构
引用论文
Machining error compensation based on a compliance error model reconstructed surface method基于刚度误差模型重建表面法的加工误差补偿
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