仪器仪表学报

作者：邓聪颖，邓子豪，赵 洋，孙惠娟，禄 盛

单位：邓聪颖,1. 重庆邮电大学先进制造工程学院,,邓子豪,1. 重庆邮电大学先进制造工程学院,,赵 洋,1. 重庆邮电大学先进制造工程学院,,孙惠娟,2. 重庆工业职业技术学院机械工程与自动化学院,,禄 盛,1. 重庆邮电大学先进制造工程学院,

关键词：铣削稳定性;有限样本;迁移学习;多层感知机

基金：国家自然科学基金(51705058)、四川省区域创新合作项目(2023YFQ0019)、重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202300640, KJZDK202300611)资助

传统铣削稳定性分析因采用静态刀尖点频响函数和平均切削力系数而使其在真实工况下的预测精度降低。为此,引入迁移学习提出一种基于少量实验样本的铣削稳定性预测方法。首先,生成静态刀尖点频响函数和平均切削力系数在全转速范围内多个系列的随机值,并在各系列下进行铣削稳定性分析,通过计算少量极限切削深度实验值与对应的预测值之间的误差,确定最优系列并以其构造源域稳定域数据;然后,利用大量源域数据建立极限切削深度的预训练模型,通过少量实验样本全局微调此模型使其适应真实加工场景。以40组颤振实验样本展开实例验证,所提方法比采用少样本建模的预测精度提升32%,并对比不同数据规模下各类模型预测精度,共同验证所提方法的有效性。

来源：2023年第9期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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