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基于粒子群优化法的支持向量机回归对膛线加工切削力的预测
被引量:
3
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作者
刘洋
关世玺
沙业典
《工具技术》
北大核心
2022年第2期62-65,共4页
针对神经网络算法和支持向量机算法在膛线加工切削力预测过程存在的问题,基于粒子群优化法对支持向量机回归算法进行了改进。将实验得出的切削参数、切削力等数据输入到该算法模型中,训练得出最佳预测模型,进而用该模型进行切削力预测...
针对神经网络算法和支持向量机算法在膛线加工切削力预测过程存在的问题,基于粒子群优化法对支持向量机回归算法进行了改进。将实验得出的切削参数、切削力等数据输入到该算法模型中,训练得出最佳预测模型,进而用该模型进行切削力预测。经误差检验表明,该改进型算法的预测精度提升85%以上。
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关键词
粒子群优化法
支持向量机回归
膛线加工
切削参数
切削力预测
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职称材料
题名
基于粒子群优化法的支持向量机回归对膛线加工切削力的预测
被引量:
3
1
作者
刘洋
关世玺
沙业典
机构
中北大学机电工程学院
出处
《工具技术》
北大核心
2022年第2期62-65,共4页
基金
中央引导地方科技发展资金项目(省部级基金项目):通用航空飞行器大部件数字化自动对接装配技术研究(YDZX20201400001519)。
文摘
针对神经网络算法和支持向量机算法在膛线加工切削力预测过程存在的问题,基于粒子群优化法对支持向量机回归算法进行了改进。将实验得出的切削参数、切削力等数据输入到该算法模型中,训练得出最佳预测模型,进而用该模型进行切削力预测。经误差检验表明,该改进型算法的预测精度提升85%以上。
关键词
粒子群优化法
支持向量机回归
膛线加工
切削参数
切削力预测
Keywords
particle
swarm
optimization
support
vector
machin
e
regression
rifling
machining
cutting
parameter
cutting
force
prediction
分类号
TG501.3 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于粒子群优化法的支持向量机回归对膛线加工切削力的预测
刘洋
关世玺
沙业典
《工具技术》
北大核心
2022
3
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