基于BAS-RF的航空精密零件加工质量预测方法研究

来源：计算机技术与发展杂志2024年第10期北京时间：

作者：张茜;吕倩;孔宪光*

摘要：在传统航空零件加工过程中,零件质量的波动问题一直是制造业面临的挑战之一。 为了解决这一问题,提出了一种基于 BAS-RF(天牛须优化的随机森林算法)的零件加工质量预测方法。 该方法结合了启发式优化算法(BAS)和集成学习算法(RF)的优势,旨在提高零件质量预测的准确性和稳定性。 首先,采用 RF 算法对零件特征进行预测。 RF 算法通过构建多个决策树,并通过投票机制综合它们的预测结果,能够有效地处理复杂的非线性关系,具有较强的泛化能力。 为优化 RF 算法的参数,引入 BAS 算法进行模型参数的优化。 BAS 算法是一种基于天牛须行为的启发式优化算法,通过模拟天牛在寻找食物过程中的行为,能够高效地搜索复杂的参数空间。 文中 BAS 算法用于调整 RF 算法中的关键参数,以实现最佳的零件质量预测效果。 通过 BAS 算法的优化,模型能够更好地适应不同的零件加工场景,提高了预测的精度和泛化能力。为了验证该方法的有效性,进行了一系列实验,结果表明,基于 BAS-RF 的零件加工质量预测方法相比传统方法具有更高的预测精度,有效提高了航空精密零件的质量预测精度,在降低零件质量波动、提高生产过程可控性方面具有显著的应用实践意义。

关键词：零件加工;随机森林;天牛须算法;质量预测;优化算法