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金沙娱城总站博士后孔冬冬博士在中科院1区(工程:机械)杂志MSSP上发表论文

创建时间:  2020-05-13  胡慧娟    浏览次数:


近日,上海大学金沙娱城总站机械工程在站博士后孔冬冬博士,以第一作者在SCI一区(工程:机械)期刊《Mechanical System and Signal Processing》(MSSP,IF=5.005)上发表了题为“Bayesian linear regression for surface roughness prediction”的论文,上海大学为论文的第一单位,论文的通讯作者为陆利新教授。

为了提高铣削加工表面粗糙度的预测精度,作者提供了一种独特的特征提取方法,并综合分析了四种贝叶斯线性回归(BLR)模型。其中,标准线性稀疏化预测模型Standard_SBLR系首次提出。监测信号采用工件、夹具和主轴的振动信息,信号特征的提取包含三个阶段:时域特征提取、特征降维和特征升维。作者通过两种铣削实验(顺铣和逆铣),揭示了KPCA_IRBF的特征升维过程对BLR模型预测性能的影响。实验结果表明,在四种BLR模型中,KPCA_IRBF在提高Standard_SBLR的预测精度和压缩置信区间方面是最为有效的。为了进一步证明Standard_SBLR的优越性,还利用偏最小二乘回归(PLS)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)等机器学习方法,在KPCA-IRBF的支持下对表面粗糙度进行了预测。作者的研究成果为工业环境下表面粗糙度的精确监测奠定了基础。





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