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基于PSO-LSTM的碳纤维增强聚合物铣削能耗预测
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作者 张华 张福童 +1 位作者 鄢威 江志刚 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第4期52-57,65,共7页
碳纤维增强聚合物(CFRP)应用日益广泛,但由于材料的各向异性、高刚度、高比强度等特性使得其二次加工能耗影响因素较多,难以实现准确的预测。针对上述问题,提出了一种基于PSO-LSTM的CFRP铣削能耗预测方法。首先,基于正交试验方法设计了... 碳纤维增强聚合物(CFRP)应用日益广泛,但由于材料的各向异性、高刚度、高比强度等特性使得其二次加工能耗影响因素较多,难以实现准确的预测。针对上述问题,提出了一种基于PSO-LSTM的CFRP铣削能耗预测方法。首先,基于正交试验方法设计了在不同进给量和切削速度下纤维取向为0°、30°、45°、75°的CFRP铣削实验,分析了不同加工参数对能耗的影响;构建了基于粒子群优化长短期记忆神经网络(PSO-LSTM)的预测模型,实现了CFRP铣削能耗的准确预测;最后,对所提模型和方法进行验证,相比于其他算法,所提方法通过性能评价指标MAE为1.972 82、R^(2)为0.998 72,RMSE=2.594 12,验证了该模型的有效性和优越性。 展开更多
关键词 CFRP 铣削 ps0-lstm 能耗预测
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