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基于GWO-LSTM的航空零件质量预测方法
中航西安飞机工业集团股份有限公司;
西安电子科技大学机电工程学院;
中国电子科技集团公司第十研究所
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尹佳
张思超
贾保国
段晓蕊
张茜
开通知网号
为了提高航空零件的加工质量,使用深度学习算法对原始加工误差数据集进行增强,构建长短记忆神经网络预测未来零件的误差,并使用灰狼算法对预测模型关键参数进行优化。实验结果表明:与传统的深度学习质量预测方法对比,质量预测精度有明显提升。因此,GWO-LSTM...
机 构:
中航西安飞机工业集团股份有限公司;
西安电子科技大学机电工程学院;
中国电子科技集团公司第十研究所;
领 域:
航空航天科学与工程;
自动化技术;
关键词:
航空零件;
质量预测;
参数优化;
样本增强;
长短记忆神经网络;
灰狼算法;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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机械制造与自动化
2025年02期
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