數(shù)據(jù)驅動的KDP晶體加工表面質量分類研究

摘要： 為輔助監(jiān)控超精密飛切機床對磷酸二氫鉀（KDP）精加工過程中偶發(fā)的加工誤差，結合機床加工過程中的振動數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)關鍵特征提取，建立晶體加工表面的預測模型?；赗esNet-18分析振動數(shù)據(jù)與KDP晶體表面是否合格之間的聯(lián)系進行二分類預測，最終在測試集上模型準確率達到88.5%。同時，基于XGBoost模型分析溫度數(shù)據(jù)與KDP晶體表面質量低頻指標P-V的聯(lián)系并進行預測，實驗結果表... （共8頁）