数据驱动的KDP晶体加工表面质量分类研究

电子科技大学学报页数： 8 2024-11-30

摘要：为辅助监控超精密飞切机床对磷酸二氢钾（KDP）精加工过程中偶发的加工误差，结合机床加工过程中的振动数据和温度数据关键特征提取，建立晶体加工表面的预测模型。基于ResNet-18分析振动数据与KDP晶体表面是否合格之间的联系进行二分类预测，最终在测试集上模型准确率达到88.5%。同时，基于XGBoost模型分析温度数据与KDP晶体表面质量低频指标P-V的联系并进行预测，实验结果表... （共8页）

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