AO-LSSVM在铣削铝合金表面粗糙度预测研究与应用

为提高铣削7475铝合金表面粗糙度（）的预测准确性和便捷性，本文基于天鹰优化器算法（AO）对最小二乘向量机（LSSVM）进行优化，以4个铣削参数作为输入值，作为输出值构建铣削铝合金预测模型，通过与粒子群（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）和LSSVM 两种算法进行对比，采用灰色关联对铣削参数与表面粗糙度之间的相关性进行分析并通过GUI界面搭建预测系统。结果表明：基于AO-LSSVM的预测模型的预测误差为4.287 6%，拟合优度达到0.938 64，优于其他算法；每齿进给量与的相关性最大，灰色关联度值为0.764；通过GUI预测应用系统能实现高效、便捷、准确地预测值。