基于机器学习的零件加工质量预测及优化

摘要：

为了提高机械零件的加工质量,构建基于机器学习算法的工艺参数预测以及质量优化模型;利用热力图分析和特征重要度分析提取影响质量的强相关特征参数;采用XGBoost机器学习算法分别进行质量预测分析;通过遗传算法进行质量目标优化分析.通过对质量实测值以及优化后预测值的对比,验证该方法的有效性和准确性.

关键词：机器学习、零件加工、质量预测、XGBoost、遗传算法

所属期刊栏目：51

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2022-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：136-139