基于机理与数据联合驱动的CFRP钻削轴向力模型研究

文档名：基于机理与数据联合驱动的CFRP钻削轴向力模型研究
摘要：为解决现有机理模型参数多且取值误差大导致的模型精度低、数据模型构建简易不能揭示钻削机理等问题,开展了基于机理与数据驱动的CFRP钻削轴向力建模研究.通过对现有CFRP钻削力模型进行修正,得到适用性更广、精度更高的轴向力机理模型.基于神经网络和实验数据构建轴向力机理模型预测偏差补偿器,采用钻削机理与钻削数据联合驱动的方式建立了CFRP钻削轴向力模型.经验证,新建立的模型可在机理模型的基础上进一步提升预测精度,在样本数据集和随机数据集中,预测平均相对误差分别为机理模型的1/8和1/3.

Abstract：Inordertosolvethesetwoproblems,theexistingmechanismmodelhaslowaccuracyduetomultiplepa-rametersandlargeparametervalueerror,andthedatamodelissimpletobuildbutcannotrevealthedrillingmechanism,amodelofCFRPdrillingaxialforcebasedonmechanismanddatadrivingiscarriedoutinthispaper.TheexistingCFRPcut-tingforcemodelismodifiedtoobtainthethrustforcemechanismmodelwithwiderapplicabilityandhigheraccuracy.Basedonneuralnetworkandexperimentaldata,acompensatorforpredictiondeviationofthrustforcemechanismmodeliscon-structed.ThethrustforcemodelofCFRPdrillingisestablishedbycombiningdrillingmechanismanddrillingdata.Itisprovedthatthenewmodelcanfurtherimprovethepredictionaccuracybasedonthemechanismmodel:themeanrelativeer-rorofpredictionisreducedby8timesinthesampledatasetand3timesintherandomdataset,respectively.

作者：彭思泽   詹迪雷   李鹏南   邱新义 Author：PengSize   ZhanDilei   LiPengnan   QiuXinyi
作者单位：湖南星途航空航天器制造有限公司湖南科技大学机电工程学院
刊名：工具技术 ISTICPKU
Journal：ToolEngineering
年，卷(期)：2024, 58(6)
分类号：TG52TH161
关键词：CFRP  机理模型  神经网络  联合模型  
Keywords：CFRP  mechanismmodel  neuralnetwork  jointmodel  
机标分类号：TP391.9TH16TP273
在线出版日期：2024年6月25日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金基于机理与数据联合驱动的CFRP钻削轴向力模型研究[
期刊论文]  工具技术--2024, 58(6)彭思泽  詹迪雷  李鹏南  邱新义为解决现有机理模型参数多且取值误差大导致的模型精度低、数据模型构建简易不能揭示钻削机理等问题,开展了基于机理与数据驱动的CFRP钻削轴向力建模研究.通过对现有CFRP钻削力模型进行修正,得到适用性更广、精度更高的轴...参考文献和引证文献
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引证文献
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2024-12-14 11:32 上传 基于机理与数据联合驱动的CFRP钻削轴向力模型研究.pdf

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