基于EWOA-LSSVR的机器人磨抛接触力预测模型

为确定航空发动机叶片机器人磨抛过程中材料去除深度与工艺参数之间的关系,获得加工所需的工艺参数,实现叶片表面材料的定点定量去除,建立叶片机器人磨抛加工系统,将各工艺参数考虑在内进行多组正交实验;利用实验数据建立基于最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)模型,利用增强型鲸鱼优化算法(enhanced whale optimization algorithm,EWOA)提高算法精度、寻优能力和避免陷入局部最优并对LSSVR的超参数进行优化;对比标准鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法预测模型的结果,并利用模型预测的工艺参数进行实验验证。结果表明:EWOA-LSSVR预测模型的决定系数R为96.031%,平均绝对误差RMAE为0.012128 mm,相较于WOA-LSSVR和PSO-LSSVR模型具有更好的拟合度;且验证实验结果证明EWOA-LSSVR预测模型具有较好的预测准确性,并可为叶片表面材料的定点定量去除提供可靠依据。

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本文档关键词:机器人,模型,预测,接触,EWOA