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公开(公告)号：CN114626015B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210126159.2
申请日：2022-02-10
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F17/18 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种基于高斯过程回归的薄壁结构切削颤振预测方法，通过将高斯过程回归(GPR)与适当的正交分解相结合，提出了薄壁结构IPW动力学参数的替代模型。GPR方法用于学习一组已知的IPW动力学参数与相应工具位置之间的映射。在建立IPW模态振型的GPR模型之前，采用适当的正交分解来降低不同工具位置的模态振型向量组装的矩阵的阶数。所提出方法的计算时间主要由预测一组已知IPW动力学参数的时间和训练GPR模型的时间组成。仿真表明，本发明比现有技术消耗更少的计算时间；预测的稳定瓣图与实验结果的比较表明，本发明预测的IPW动力学参数足以预测铣削薄壁结构的稳定性。
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公开(公告)号：CN114626015A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210126159.2
申请日：2022-02-10
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F17/18 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种基于高斯过程回归的薄壁结构切削颤振预测方法，通过将高斯过程回归(GPR)与适当的正交分解相结合，提出了薄壁结构IPW动力学参数的替代模型。GPR方法用于学习一组已知的IPW动力学参数与相应工具位置之间的映射。在建立IPW模态振型的GPR模型之前，采用适当的正交分解来降低不同工具位置的模态振型向量组装的矩阵的阶数。所提出方法的计算时间主要由预测一组已知IPW动力学参数的时间和训练GPR模型的时间组成。仿真表明，本发明比现有技术消耗更少的计算时间；预测的稳定瓣图与实验结果的比较表明，本发明预测的IPW动力学参数足以预测铣削薄壁结构的稳定性。
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公开(公告)号：CN114895566B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202210571818.3
申请日：2022-05-24
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请提供了一种采用传递矩阵缩减技术的铣削过程的颤振预测方法，包括以下步骤：建立再生效应的二自由度铣削系统的运动控制式；将所述运动控制式转化为状态空间形式方程；采用五点Gauss‑Legendre求积法则在对应时间区间内逼近所述状态空间形式方程的解的积分项；通过传递矩阵缩减技术降低传递矩阵的维数；通过Floquet理论确定颤振稳定性。本申请的技术方案，具有较高的计算精度和效率，利用五点Gauss‑Legendre求积法则来近似以积分方程形式表示的铣削系统运动方程，然后建立由转移矩阵表示的当前和前一个齿周期状态之间的离散动态映射。
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公开(公告)号：CN114895566A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210571818.3
申请日：2022-05-24
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请提供了一种采用传递矩阵缩减技术的铣削过程的颤振预测方法，包括以下步骤：建立再生效应的二自由度铣削系统的运动控制式；将所述运动控制式转化为状态空间形式方程；采用五点Gauss‑Legendre求积法则在对应时间区间内逼近所述状态空间形式方程的解的积分项；通过传递矩阵缩减技术降低传递矩阵的维数；通过Floquet理论确定颤振稳定性。本申请的技术方案，具有较高的计算精度和效率，利用五点Gauss‑Legendre求积法则来近似以积分方程形式表示的铣削系统运动方程，然后建立由转移矩阵表示的当前和前一个齿周期状态之间的离散动态映射。
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