【摘 要】
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针对航空零件质量预测中质量关联因素复杂和样本数据不足的问题,提出了一种基于粗糙集诊断与支持向量机相结合的加工质量智能预测方法。针对产品质量数据不断更新的情况,采用
【机 构】
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运城学院机电工程系,西安翔迅科技有限责任公司
【基金项目】
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山西省高校科技创新项目(2019L0854),运城学院科研项目(CY-2018021),运城学院博士科研启动项目(YQ-2017009)
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针对航空零件质量预测中质量关联因素复杂和样本数据不足的问题,提出了一种基于粗糙集诊断与支持向量机相结合的加工质量智能预测方法。针对产品质量数据不断更新的情况,采用基于模糊粗糙集的增量属性约简方法计算各前道工序质量特征及本工序加工要素对被预测质量特征的影响程度,得到关键条件属性,并根据这些关键条件属性进行样本数据筛选;然后经过灰狼算法优化的支持向量机对样本数据进行训练,得到最终的质量预测模型。最后,以飞机起落架零件的加工质量预测为例讨论了该方法的可行性和可靠性。
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