基于优化的组合协方差高斯过程的表面粗糙度预测

• 作者: 吴智强 廖小平 张振坤 陈楷 马俊燕 鲁娟
• 来源期刊: 工具技术
• 学科: 工学
• 关键词: 表面粗糙度 组合协方差的高斯过程回归模型 人工蜂群优化算法
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 23-28
• 页数: 6页
• 分类号: TG84|TH161.1|TP242.6
• 字数: 4700字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7008.2019.08.004

摘要

加工过程中产生的表面质量(如粗糙度)的数据序列包含多种特征,为能捕捉更多的数据特征,提高表面粗糙度的预测精度,提出采用组合协方差的高斯过程回归(CGPR)模型预测表面粗糙度,来捕捉数据特征中的线性特征和非线性特征;为获得CGPR模型的最佳超参数组合,采用人工蜂群(ABC)优化算法对超参数寻优,形成人工蜂群—组合协方差的高斯过程回归(ABC-CGPR)模型.通过45钢的车削试验,基于不同切削用量和刀具结构,建立了各类不同组合协方差的ABC-CGPR预测模型和单一协方差的ABC-GPR预测模型,并对比其预测性能,结果展示CGPR预测模型相比单一的GPR预测模型具有更高的预测精度,其中线性协方差函数与Matern协方差函数组合的预测精度最高,为实际加工中选取满意的预测模型提供了有效的指导.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖小平		96	556	13.0	19.0
2	马俊燕		24	66	5.0	7.0
3	鲁娟		5	6	1.0	2.0
7	张振坤		4	5	1.0	2.0
8	吴智强		2	2	1.0	1.0
9	陈楷		1	1	1.0	1.0