基于混合机器学习模型的轴承滚道磨削工艺参数优化方法

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基于混合机器学习模型的轴承滚道磨削工艺参数优化方法
申请号:CN202411455237
申请日期:2024-10-17
公开号:CN119337728A
公开日期:2025-01-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于混合机器学习模型的轴承滚道磨削工艺参数优化方法,包括:构建轴承滚道磨削工艺参数的数据集,并划分为训练集A和测试集;构建和训练混合机器学习模型,混合机器学习模型用于输入磨削工艺参数后,输出预测的性能指标参数;基于TSO‑NSGA‑II算法实现最优工艺组合参数组合求解:针对加工目标的磨削,采用TSO‑NSGA‑II算法,将混合机器学习模型的预测值作为适应度函数进行参数寻优,直到得到加工目标的结果最优的工艺参数,根据该工艺参数对加工目标进行磨削。本发明提出的混合机器学习模型,不仅可以用于轴承滚道磨削场景方面,也可以用于其它类似的加工工艺优化场景。
技术关键词
机器学习模型 磨削工艺 轴承滚道 参数优化方法 NSGA2算法 排序方法 数据 优化场景 加工件 粗糙度 工件轴 决策 砂轮轴 成分分析 变量 基础 速度