基于机器学习的固体火箭发动机燃烧室壳体旋压数据预测

文档名：基于机器学习的固体火箭发动机燃烧室壳体旋压数据预测
摘要：为提高固体火箭发动机燃烧室壳体旋压加工的良品率,提出一种旋压数据预测模型.通过对旋压加工数据集进行分析处理和特征提取,并运用机器学习建立预测模型,五折交叉验证评估模型,可有效地预测中部跳动和Q处跳动.预测结果表明:该模型为后期优化旋压加工工艺,提高燃烧室壳体良品率提供了基础.

作者：糜旗  吕晓雷  杨锋  曹婷Author：MiQi  LYUXiaolei  YangFeng  CaoTing
作者单位：中国航天科技集团第八研究院上海航天动力技术研究所,上海201109
刊名：兵工自动化 ISTIC
Journal：OrdnanceIndustryAutomation
年，卷(期)：2023, 42(1)
分类号：TJ7
关键词：旋压  固体火箭发动机  机器学习  模型  跳动  
机标分类号：TG306TP391.41TP183
在线出版日期：2023年3月2日
基金项目：基于机器学习的固体火箭发动机燃烧室壳体旋压数据预测[
期刊论文]  兵工自动化--2023, 42(1)糜旗  吕晓雷  杨锋  曹婷为提高固体火箭发动机燃烧室壳体旋压加工的良品率,提出一种旋压数据预测模型.通过对旋压加工数据集进行分析处理和特征提取,并运用机器学习建立预测模型,五折交叉验证评估模型,可有效地预测中部跳动和Q处跳动.预测结果...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文

        基于机器学习的固体火箭发动机燃烧室壳体旋压数据预测  Prediction of Spinning Data of Solid Rocket Motor Combustion Chamber Shell Based on Machine Learning

基于机器学习的固体火箭发动机燃烧室壳体旋压数据预测.pdf

2024-12-14 11:32 上传 基于机器学习的固体火箭发动机燃烧室壳体旋压数据预测.pdf

文件大小:

1 MB

下载次数:

60

高速下载