23、车削中切削力与表面粗糙度预测及高速铣削中进给率对切削力的影响

车削中切削力与表面粗糙度预测及高速铣削中进给率对切削力的影响

在机械加工领域，准确预测切削力和表面粗糙度对于优化加工过程、提高加工质量至关重要。同时，在高速铣削中，进给率的变化对切削力计算也有着显著影响。下面将详细介绍相关研究内容。

车削中切削力与表面粗糙度的预测

为了预测车削中的切削力和表面粗糙度，采用了多种机器学习方法，而不是局限于单一算法。具体使用了梯度提升回归（GBR）、随机森林回归（RFR）、多元线性回归（MLR）和装袋法（Bagging）来构建预测模型，并通过计算性能指标来确定最适合的机器学习方法。

机器学习方法

• 多元线性回归（MLR） ：构建输出变量与多个输入变量的线性组合，输出变量依赖于相互独立的输入参数。该方法通过最小化预测值与实验观测值之间的差异来估计组合系数。
• 随机森林回归（RFR） ：用于回归任务的机器学习算法，其优化函数是最小化因变量预测值与实际值之间的均方误差（MSE）。通过构建大量决策树实现优化，每棵树在随机选择的训练数据子集上进行训练，最终预测结果是所有树预测值的平均值。
• 梯度提升回归（GBR） ：为回归提供具有竞争力、高度稳健且可解释的算法。通过迭代地向集成中添加弱回归树来优化均方误差损失函数，每次迭代时，模型拟合一个新树到损失函数相对于当前模型预测的负梯度上，目标是最小化损失函数。
• 装袋法（Bagging） ：将多个模型组合成更准确的最终模型的机器学习算法。在装袋回归中，优化函数是通过对