基于数据增强的发动机部件加工质量预测方法及介质技术

本发明专利技术公开了一种基于数据增强的发动机部件加工质量预测方法及介质，属于火箭发动机技术领域，方法包括：基于原始加工参数中两两数据之间的相关度对其进行数据的降维重构，得到降维加工参数；将加工质量结果作为条件信息，结合随机噪声和降维加工参数共同训练条件生成对抗网络，利用训练后的条件生成对抗网络对初始样本集进行数据增强，得到扩充样本集；以扩充样本集中的降维加工参数为输入、加工质量结果为标签训练混合神经网络，混合神经网络包括特征注意力增强子网络、时间卷积子网络和长短期记忆子网络；将后续批次的加工参数输入混合神经网络，预测得到对应的加工质量结果，该方法提高了发动机部件加工精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于火箭发动机，更具体地，涉及一种基于数据增强的发动机部件加工质量预测方法及介质。

技术介绍

1、燃烧室壳体是火箭发动机的主体结构之一，是动力系统所有功能实现的基础。若加工的燃烧室壳体存在质量问题，会严重影响后续的制造加工工序。对火箭发动机燃烧室壳体的初始加工阶段进行加工质量预测，为将来探明影响壳体加工过程形变的原因以及指导工艺优化具有重要意义。机械加工过程的质量预测是判定产品加工质量控制方向的重要手段，其目的是基于产品加工的历史质量信息对产品最终输出质量进行预测，从而对可能出现质量超差的产品进行预防。

2、数据驱动的加工质量预测方法通过数据改变模型，即通过预期结果改变模型参数适配数据，因此，数据驱动模型并不依赖先验知识。先前通常采用定性分析预测方法进行质量预测，该方法过于依赖工艺人员的经验和能力，因此，利用该方法所获得的预测值往往过于主观。为了提高加工质量预测的精度与泛化性，需要收集壳体旋压加工过程的不同批次多种工艺场景的监测数据，然后开发预测模型才能实现。在实际工程中，由于燃烧室壳体加工过程的监测难度大，很难收集到足够数量的壳体工本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于数据增强的发动机部件加工质量预测方法，其特征在于，包括模型训练阶段S1-S3以及预测阶段S4；

2.如权利要求1所述的基于数据增强的发动机部件加工质量预测方法，其特征在于，所述S1中进行数据的降维重构之前还包括对所述原始加工参数依次进行数据清洗及归一化处理，所述数据清洗包括：对无效值和空值进行众数填充，以及对异常值进行四分位数法处理；

3.如权利要求1所述的基于数据增强的发动机部件加工质量预测方法，其特征在于，所述基于所述原始加工参数中两两数据之间的相关度对所述原始加工参数进行数据的降维重构，包括：

4.如权利要求1所述的基于数据增强的发动...

【技术特征摘要】

1.一种基于数据增强的发动机部件加工质量预测方法，其特征在于，包括模型训练阶段s1-s3以及预测阶段s4；

2.如权利要求1所述的基于数据增强的发动机部件加工质量预测方法，其特征在于，所述s1中进行数据的降维重构之前还包括对所述原始加工参数依次进行数据清洗及归一化处理，所述数据清洗包括：对无效值和空值进行众数填充，以及对异常值进行四分位数法处理；

3.如权利要求1所述的基于数据增强的发动机部件加工质量预测方法，其特征在于，所述基于所述原始加工参数中两两数据之间的相关度对所述原始加工参数进行数据的降维重构，包括：

4.如权利要求1所述的基于数据增强的发动机部件加工质量预测方法，其特征在于，所述s2中训练条件生成对抗网络包括：

5.如权利要求4所述的基于数据增强的发动机部件加工质量预测方法，其特征在于，所述二元极小极大值对抗过程为：

6.如权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁烨，何心，易郡博，程骋，张永，王茂霖，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：