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Updated: Jun 4, 2025

09:17
Surrogate Model Development for Digital Experiments in Welding
Published on: March 28, 2025
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在机械学习模型的使用下,对矩阵复合材料的加工中预测工具磨损
Adam Hamrol1, Maciej Tabaszewski1, Agnieszka Kujawińska1
1Faculty of Mechanical Engineering, Poznan University of Technology, 60-965 Poznań, Poland.
Materials (Basel, Switzerland)
|December 17, 2024
概括
这项研究比较了在矩阵复合材料 (AMC) 面加工中工具磨损的诊断模型. 多维模型在预测和分类工具磨损方面提供了更高的准确性,尽管更简单的模型在信号处理方面更可靠.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 制造业 工程 制造工程
- 机械工程 机械工程
背景情况:
- 矩阵复合材料 (AMC) 是难以切割的材料,对加工过程构成挑战.
- 精确监测工具磨损对于高效可靠的加工操作至关重要.
研究的目的:
- 评估和比较用于工具磨损预测和分类的单维和多维诊断模型的性能.
- 评估不同机器学习算法的适用性,用于在AMC面部削中监测工具磨损.
主要方法:
- 在AMC的面过程中利用了来自切削力和振动加速度的诊断信号.
- 开发并比较一维回归模型与多维模型,包括回归树,随机森林,最近邻居和神经网络.
主要成果:
- 与一维模型相比,多维模型显示出更高的预测准确性 (例如,较低的绝对预测误差) 和分类性能.
- 使用多维模型实现了高预测准确度 (高达0.97),表明了工业适用性.
- 由于更简单的系统要求,一维模型在信号采集和处理可靠性方面显示出优势.
结论:
- 多维诊断模型是有效的准确的工具磨损监测在AMC加工.
- 复杂的多维模型的高精度与更简单的单维模型的实际可靠性之间存在一个权衡.
- 模型的选择取决于工业应用中对准确度与系统简单性和可靠性的特定要求.

