【摘 要】
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针对钛合金加工中刀具磨损状态的准确识别问题，建立了基于支持向量机（SVM）和鲸鱼优化算法（WOA）的钛合金刀具磨损预测模型。将SVM和WOA相结合，提出了一种新的WOA-SVM模型，用于钛合金立铣刀刀具磨损的精确估计。通过提取切削力的信号特征作为监测特征，利用邻域保持嵌入（NPE）对监测特征实现降维，提高了WOA-SVM模型的建模效率。实验结果表明：在保证预测精度的前提下，NPE的使用使WOA-S
【基金项目】
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2021年度广东省教育厅科研平台项目（KYXM2021064）；
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针对钛合金加工中刀具磨损状态的准确识别问题，建立了基于支持向量机（SVM）和鲸鱼优化算法（WOA）的钛合金刀具磨损预测模型。将SVM和WOA相结合，提出了一种新的WOA-SVM模型，用于钛合金立铣刀刀具磨损的精确估计。通过提取切削力的信号特征作为监测特征，利用邻域保持嵌入（NPE）对监测特征实现降维，提高了WOA-SVM模型的建模效率。实验结果表明：在保证预测精度的前提下，NPE的使用使WOA-SVM的建模时间减少了90%以上；与PSO-SVM和GSA-SVM等常用方法相比，WOA-SVM具有较高的预测精度，建模时间减少了30%以上；所建模型能有效预测钛合金加工刀具的磨损状态。
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