基于卷积神经网络的制孔出口毛刺预测方法

受深度学习理论的启发,对使用卷积神经网络预测航空装配制孔质量进行研究。以工艺参数(制孔转速、进给、每转进给)与主轴电流信号为网络输入,以制孔出口毛刺高度为预测目标,在实验基础上,分析了激活函数、目标优化算法、卷积核个数、卷积层层数、卷积窗口大小和学习率等对制孔出口毛刺卷积神经网络预测模型的影响,并通过启发式算法确定了最优的网络设置。研究结果表明,制孔出口毛刺预测平均相对误差为9.34%,实验集测试预测相对误差在15%以内,优于传统理论建模30%左右的预测相对误差。