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滚削力波动特性预测模型的构建方法及预测模型

申请号: CN202311320278.2
申请人: 湖北工业大学
申请日期: 2023/10/11

摘要文本

本发明属于齿轮设计领域,涉及一种滚削力波动特性预测模型的构建方法及预测模型,该构建方法包括:1)获取滚削力波动特性样本数据集;2)构建SOA‑XGBoost融合算法模型;3)将步骤1)获取得到的滚削力波动特性样本数据集划分为训练集和测试集;4)采用步骤3)划分得到的训练集对步骤2)构建得到的SOA‑XGBoost融合算法模型进行训练,确定SOA‑XGBoost融合算法模型的参数,得到训练后的SOA‑XGBoost融合算法模型,训练后的SOA‑XGBoost融合算法模型是滚削力波动特性预测模型。本发明可较好的预测滚削力波动特性、预测精度高以及为滚齿加工优化提供理论指导。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 滚削力波动特性预测模型的构建方法及预测模型
专利类型 发明申请
申请号 CN202311320278.2
申请日 2023/10/11
公告号 CN117408144A
公开日 2024/1/16
IPC主分类号 G06F30/27
权利人 湖北工业大学
发明人 丁国龙; 李盛豪; 周明成; 廖超凡
地址 湖北省武汉市洪山区南李路28号

专利主权项内容

1.一种滚削力波动特性预测模型的构建方法,其特征在于:所述滚削力波动特性预测模型的构建方法包括以下步骤:1)获取滚削力波动特性样本数据集;2)构建SOA-XGBoost融合算法模型;3)将步骤1)获取得到的滚削力波动特性样本数据集划分为训练集和测试集;4)采用步骤3)划分得到的训练集对步骤2)构建得到的SOA-XGBoost融合算法模型进行训练,确定SOA-XGBoost融合算法模型的参数,得到训练后的SOA-XGBoost融合算法模型,所述训练后的SOA-XGBoost融合算法模型是滚削力波动特性预测模型。