A physics-informed learning approach for milling stability analysis with deep subdomain adaptation network
Notice bibliographique
Résumé
Efficient and accurate chatter prediction is critical for selection of chatter-free process parameters to improve machining productivity and surface quality of the workpiece. However, challenges arise due to the uncertainty and inaccuracy in model parameters, which may lead to significant differences between predicted and measured stability boundaries. This study introduces a novel physics-informed learning approach for efficiently determining stability in milling based on the deep subdomain adaptation network. First, a deep subdomain adaptation network (DSAN) is developed to extract essential features that characterize the relationship between operating conditions and chatter stability, using both physical models and testing data. Subsequently, we introduce the Local Maximum Mean Discrepancy (LMMD) metric that quantifies the discrepancies in mathematical distribution between features from physical models and testing data, which are generally present and tend to be significant under conditions such as high spindle speeds , heavy cutting forces, or when flexible workpieces are involved. Following this, the LMMD loss is defined and incorporated into the established feedforward network. This loss is calculated and minimized iteratively during the network’s training via backpropagation . We demonstrate that considering those discrepancies in the proposed hybrid-driven modeling enhances prediction accuracies without compromising efficiency. The proposed approach is experimentally validated by extensive milling tests and exhibits greater industrial applicability compared to previous methods.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».