基于协同训练SVR的脆性材料亚表面微裂纹深度预测

作     者：任闯 盛鑫 牛凤丽 朱永伟 REN Chuang;SHENG Xin;NIU Fengli;ZHU Yongwei

作者机构：南京航空航天大学机电学院南京210016 

出 版 物：《金刚石与磨料磨具工程》 (Diamond & Abrasives Engineering)

年 卷 期：2023年第43卷第6期

页      面：704-711页

学科分类：080503[工学-材料加工工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金联合基金(U20A20293) 

主　　题：脆性材料 亚表面损伤 支持向量回归 小样本 协同训练 粒子群优化支持向量回归 

摘      要：为克服固结磨料研磨脆性材料的亚表面微裂纹深度有效样本数不足的困境,实现其准确预测,采用协同训练SVR构建预测模型,对比不同标记训练集划分方法对测试集均方误差的影响;后以监督学习PSOSVR模型为对照,比较二者的预测性能;最后以标记训练集未包含的脆性材料微晶玻璃和氟化钙为加工对象,进行工件的研磨及角度抛光法裂纹深度检测实验,并将检测的4组亚表面微裂纹深度值与协同训练SVR模型的预测值对比。结果表明:分开划分法下的协同训练SVR模型具有更小的均方误差;相比于PSOSVR模型,协同训练SVR模型的均方误差和平均绝对百分比误差分别减小9%和17%,且其对4组验证实验的预测误差在1.2%~13.8%。表明协同训练SVR模型,可较为准确地预测固结磨料研磨脆性材料的亚表面微裂纹深度。