机械工程学报

作者：刘振宇, 张楠, 裘辿, 谭建荣

单位：浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室 杭州 310027

关键词：小样本,数据增广,接触特性,服役性能,超限学习机；

基金：科技创新 2030-“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0113100)、国家自然科学基金 (52075480, 51875517)和浙江省自然科学基金(LY20E050015)资助项目。

高精密机械产品往往生产规模有限，且各装配特征参数与性能之间存在错综复杂的耦合关系，难以用显性的映射关系表达。构建能够准确预测服役性能的映射模型，对于产品装调具有切实的指导意义。为此，提出一种小样本数据下产品服役性能多参数关联分析与预测方法。考虑重要组件装配结合面接触刚度特征，将接触刚度与原始装配数据相融合；通过随机森林对装配特征参数进行重要度排序，筛选出关键特征；针对小样本不完备数据，利用变分自动编码器学习先验分布知识，实现装配数据的模拟增广，并对增广数据进行离群值修正；将装配增广样本与原始装配数据相融合，通过集成核超限学习机实现服役性能的预测。最后以某型位标器陀螺仪稳速电流预测为例，验证提出方法的有效性。

来源：2024年第6期

《机械工程学报》期刊编辑部

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