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机理与数据融合的机器人制孔毛刺预测方法
文献摘要：
针对机器人制孔系统刚性差,制孔加工时会发生颤振、易产生毛刺的问题,提出了机理与数据融合的预测方法对机器人制孔出口毛刺高度进行预测,构建了基于钻削力及颤振模型的钻削毛刺高度预测静态物理模型,进行毛刺高度的初步预测,并在其基础上采用数据动态更新模型对其修正更新.通过机器人制孔实验对所建立模型进行验证,实验表明该预测方法对制孔毛刺高度分类准确率达到94.74％,为实现制孔毛刺主动控制及提升制孔系统加工质量奠定了基础.
文献关键词：
机理数据融合;弱刚性;机器人制孔;毛刺;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
郑小虎;吴明宇;许敏俊;杨启锐
作者机构：
东华大学人工智能研究院,上海201620;东华大学上海工业大数据与智能系统工程技术研究中心,上海201620;东华大学机械工程学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]郑小虎;吴明宇;许敏俊;杨启锐-.机理与数据融合的机器人制孔毛刺预测方法)[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2022(06):124-132
A类：
机理数据融合
B类：
机器人制孔,孔毛刺,刚性差,孔加工,工时,颤振,出口毛刺,毛刺高度,钻削,物理模型,数据动态,动态更新,更新模型,建立模型,分类准确率,主动控制,加工质量,弱刚性
AB值：
0.286217
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