典型文献
WOA-SVM算法在钛合金端铣刀具磨损预测的研究
文献摘要：
针对钛合金加工中刀具磨损状态的准确识别问题,建立了基于支持向量机(SVM)和鲸鱼优化算法(WOA)的钛合金刀具磨损预测模型.将SVM和WOA相结合,提出了一种新的WOA-SVM模型,用于钛合金立铣刀刀具磨损的精确估计.通过提取切削力的信号特征作为监测特征,利用邻域保持嵌入(NPE)对监测特征实现降维,提高了 WOA-SVM模型的建模效率.实验结果表明:在保证预测精度的前提下,NPE的使用使WOA-SVM的建模时间减少了 90％以上;与PSO-SVM和GSA-SVM等常用方法相比,WOA-SVM具有较高的预测精度,建模时间减少了 30％以上;所建模型能有效预测钛合金加工刀具的磨损状态.
文献关键词：
刀具磨损估计;邻域保持嵌入(NPE);支持向量机(SVM);钛合金;鲸鱼优化算法(WOA)
中图分类号：
作者姓名：
梁柱;宋小春
作者机构：
广东创新科技职业学院智能制造学院,广东东莞523960;华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510641
文献出处：
引用格式：
[1]梁柱;宋小春-.WOA-SVM算法在钛合金端铣刀具磨损预测的研究)[J].机床与液压,2022(15):166-174
A类：
刀具磨损估计
B类：
WOA,端铣,刀具磨损预测,钛合金加工,刀具磨损状态,准确识别,鲸鱼优化算法,合金刀具,立铣刀,刀刀,精确估计,切削力,信号特征,监测特征,邻域保持嵌入,NPE,征实,建模效率,PSO,GSA,常用方法,加工刀具
AB值：
0.25973
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