| 基于GWO-ELM的高速铣削力预测模型研究 |
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| 作者姓名： | 仵景岳 尹凝霞 吕亮亮 麦青群 |
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| 作者单位： | 广东海洋大学机械与动力工程学院,湛江 524088,广东海洋大学机械与动力工程学院,湛江 524088,广东海洋大学机械与动力工程学院,湛江 524088,广东海洋大学机械与动力工程学院,湛江 524088 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（51375099）;广东省教育厅特色创新类项目（2017KTSCX086）;广东海洋大学科研启动费资助项目（E15168） |
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| 摘 要： | 
针对TC4钛合金、7574铝合金、AISI304不锈钢及45#钢等宇航材料在高速铣削过程中的高速铣削力预测问题,引入基于灰狼算法（GWO）改进的极限学习机（ELM）模型构建高速铣削力预测模型,利用二阶多元回归模型分析确定隐含层节点数,预测结果与BP、RBF、ELM等七种预测模型和实验结果进行比较。
研究结果表明：基于GWO-ELM的高速铣削力预测模型隐含层节点数可以利用二阶多元回归模型分析确定,预测模型的准确率为98.8%、决定系数达到0.988 71优于其他预测模型,故基于GWO-ELM的高速铣削力预测模型具有可行性和准确性,该研究结果可为GWO-ELM模型隐含层节点数的确定及高速铣削力预测模型的选择提供参考与借鉴。
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| 关 键 词： | 宇航材料 高速铣削力 灰狼算法（GWO） 极限学习机（ELM） |
| 收稿时间： | 2022-06-28 |
| 修稿时间： | 2024-11-20 |
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