【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生产制造领域，具体涉及一种基于lightgbm-nn算法的tc4钛合金高速铣削表面粗糙度建模方法。
技术介绍
1、tc4钛合金(ti-6al-4v)由于其具有比强度高、耐热性和耐蚀性好等优良性能，不仅成为现代航空航天工业中不可缺少的结构材料，而且在造船、化工、冶金、医疗等方面也获得了广泛的应用。
2、目前航空钛合金结构件加工以铣削为主，tc4钛合金铣削加工时，由于加工过程中循环热力载荷的作用，切屑与刀刃容易黏结，刀具磨损严重，影响加工质量。目前，机器学习方法在机械加工预测建模领域已经得到了广泛的应用。相对于理论物理建模法，机器学习方法具有显著的优点。首先，机器学习方法不受限于严格的理论物理假设，能够直接从大量实际数据中学习并构建模型，因此更具灵活性。其次，机器学习方法能够处理复杂的非线性关系和高维数据，从而更全面地探索参数之间的复杂相互作用。此外，机器学习方法具有较强的泛化能力，可以适应新数据和不同场景的应用，因此在不同的工艺和材料中都能取得良好的效果。最后，机器学习方法通常能够在相对较短的时间内训练模型并进行...
【技术保护点】
1.一种基于LightGBM-NN算法的TC4钛合金高速铣削表面粗糙度建模方法，其特征在于，以TC4钛合金铣削静态数据与动态信号相结合作为训练模型的数据集，并提出一种带特征选择能力的LightGBM-NN算法建立TC4高速铣削表面粗糙度模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于LightGBM-NN算法的TC4钛合金高速铣削表面粗糙度建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于LightGBM-NN算法的TC4钛合金高速铣削表面粗糙度建模方法，其特征在于，步骤S1具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于L...
【技术特征摘要】
1.一种基于lightgbm-nn算法的tc4钛合金高速铣削表面粗糙度建模方法，其特征在于，以tc4钛合金铣削静态数据与动态信号相结合作为训练模型的数据集，并提出一种带特征选择能力的lightgbm-nn算法建立tc4高速铣削表面粗糙度模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于lightgbm-nn算法的tc4钛合金高速铣削表面粗糙度建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于lightgbm-nn算法的tc4钛合金高速铣削表面粗糙度建模方法，其特征在于，步骤s1具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于lightgbm-nn算法的tc4钛合金高速铣削表面粗糙度建模方法，其特征在于，步骤s2具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于lightgbm-nn算法的tc4钛合金高速铣削表面粗糙度建模方法，其特征在于，步骤s3具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于lightgbm-nn算法的tc4钛合金高速铣削表面粗糙度建模方法，其特征在于，lightg...
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