论文摘要
针对整体穿刺加压密实过程中碳布回弹导致平均层高波动范围较大,影响立体织物性能的问题,提出一种基于机器学习理论的加压参数预测方法,将平均层高与加压参数之间复杂建模转换为多元回归问题,使用适合计算机运算的无约束优化迭代方法求解。基于scikit-learn类库对特征变量进行特征选择,对比6种回归模型的预测性能得分后选择K近邻回归作为基学习器,使用集成算法提升模型的预测性能。预测模型部署到生产环境后的实验结果表明:使用机器学习预测后,加压参数对整体穿刺过程平均层高均值变化的响应速度得到提高,且均值变化幅度得到降低,实验样本平均层高波动范围均值从12. 0%降低至6. 8%,标准差从0. 008 3降低至0. 006 6。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨景朝,蒋秀明,董九志,陈云军,梅宝龙
关键词: 立体织物,整体穿刺,控制参数预测,机器学习
来源: 纺织学报 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 轻工业手工业
单位: 天津工业大学机械工程学院,天津工业大学天津市现代机电装备技术重点实验室,天津工业大学电气工程与自动化学院
基金: 天津市科技支撑重点计划项目(15ZCZDGX00840)
分类号: TS174
DOI: 10.13475/j.fzxb.20180606307
页码: 157-163
总页数: 7
文件大小: 363K
下载量: 79
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