Research on the relationship between turning temperature rising and turning vibration based on particle swarm optimization
Notice bibliographique
Résumé
To study the correlation between turning temperature, turning vibration, and turning parameters, a prediction model for turning temperature (workpiece–tool interface temperature) was established. Through the turning test, the turning temperature near the knifepoint was collected by an infrared thermometer, and the time-domain signal of turning vibration was collected by a three-way acceleration sensor. Principal component analysis (PCA) and response surface method (RSM) were used to analyze the characteristic values of vibration acceleration and turning temperature under different turning parameters. The analysis shows that the cutting depth (depth of cut) is the key factor that affects the turning vibration and the turning temperature. Model A was established with turning parameters as independent variables and turning temperature rise as dependent variables, and model C was established with turning parameters and turning vibration as independent variables and turning temperature rise as dependent variables. Models B and D were obtained by using an adaptive particle swarm optimization (APSO) algorithm based on models A and C. According to the test results of the models, the correlation coefficient of the prediction model is D > C = B > A, indicating that the multiple regression models B and D optimized by APSO can better predict the turning temperature rise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».