一种典型零件工况适应性应用数据生成方法

本发明提供了一种典型零件工况适应性应用数据生成方法，属于切削加工技术领域。该方法通过采集试验过程中的时变信号、非时变信号以及切削残余应力值，将非时变信号统一表征处理，针对时变信号数据进行自适应特征提取，设计高维数据的低维表示的特征提取方式，再将处理后的非时变信号与时变信号融合，作为CNN切削残余应力预测模型的输入，并将切削残余应力值作为模型输出，建立了时变工况下采集数据与最终的残余应力之间的复杂映射关系，实现切削残余应力的在线预测。本发明利用卷积神经网络结构表达各个工况因素特征与切削残余应力之间的非线性关系，能够基于加工过程数据快速实现对切削残余应力的预测。