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多特征数据驱动的数控铣削加工能耗预测研究

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针对数控加工过程能耗现场采集困难,难以实现精确预测的难题,提出了 一种多特征数据驱动的数控铣削加工能耗预测方法.首先,对影响数控铣削加工过程能耗的特征属性进行分析,提出了多特征数据采集及处理方法;其次,运用ReliefF的特征选择算法,对能耗预测影响较大的特征数据进行筛选,确定能耗预测的输入特征数据;运用人工蜂群优化BPNN神经网络(ABC-BPNN)的算法对数控铣削加工过程进行能耗预测;最后,通过某工件表面铣削加工案例对所提的方法进行验证,并进行算法对比,说明了所选方法的有效性.
Research on Multi-Feature Data-Driven for Energy Consumption Prediction of CNC Milling

张华、史梦成、鄢威、王正

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武汉科技大学冶金装备及控制教育部重点实验室,湖北 武汉 430081

武汉科技大学绿色制造工程研究院,湖北 武汉 430081

武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室,湖北 武汉 430081

数据驱动 能耗分析 特征选择 ABC-BPNN算法

5177539251975432

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.379(9)
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