典型文献
基于轻量级梯度提升机的非对称风险注塑成形产品尺寸预测模型
文献摘要：
受温度、气压等环境不稳定因素的影响,注塑成形加工过程中工艺参数发生变化,从而导致产品精度下降,产品降级或报废.针对类似环境不稳定因素影响问题,利用加工过程中的数据进行注塑成形尺寸预测,有助于不合格产品的及时发现,减少不合格品的产生.基于轻量级梯度提升机(LightGBM)框架设计了基于加工过程数据及参数的注塑成形产品尺寸预测模型,通过特征提取、异常数据处理、数据集划分、模型训练、模型验证等步骤,建立了具有非对称风险特征的产品尺寸预测模型.针对产品尺寸超规的非对称风险问题,在模型训练过程中引入了基于尺寸范围的加权修正方法,以提高预测模型对超规尺寸的预测精度.最后利用富士康注塑成形尺寸预测数据集进行了验证,结果表明,该模型对超规尺寸具有更高的预测精度,尺寸预测结果平均误差为0.015 mm,考虑非对称风险的加权平均误差为5×10-6 mm.
文献关键词：
注塑成形;非对称风险;机器学习;尺寸预测;轻量级梯度提升机
中图分类号：
作者姓名：
刘永兴;唐小琦;钟靖龙;钟震宇;周向东
作者机构：
华中科技大学机械科学与工程学院,武汉,430074;广东省科学院智能制造研究所,广州,510070
文献出处：
引用格式：
[1]刘永兴;唐小琦;钟靖龙;钟震宇;周向东-.基于轻量级梯度提升机的非对称风险注塑成形产品尺寸预测模型)[J].中国机械工程,2022(08):965-969
A类：
非对称风险
B类：
轻量级梯度提升机,注塑成形,尺寸预测,不稳定因素,加工过程,数发,降级,报废,成形尺寸,不合格品,LightGBM,框架设计,过程数据,异常数据,数据集划分,模型训练,模型验证,风险特征,风险问题,训练过程,修正方法,富士康,预测数据,平均误差,加权平均
AB值：
0.20653
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