基于支持向量机的钛合金表面粗糙度预测分析

简介

为了准确预测钛合金丝材的表面粗糙度,设计了无心车床切削TC4钛合金丝材试验,对不同切削参数下无心车床的前导向机构、主轴机构、后导向机构的8通道振动参数进行测量,采用皮尔逊相关系数对测量点振动参数进行特征选择和特征降维,建立支持向量机(SVM)的表面粗糙度预测模型。在不同的主轴转速、进给速度等工艺参数下,得到SVM预测模型的表面粗糙度的预测精度RMSE为0.0268,MAPE为0.0403,R2为0.8274,基于SVM模型预测钛合金线材的表面粗糙度具有较好的精度,验证了模型的有效性。