摘要
本发明公开了一种基于XGBoost算法的群组螺栓预紧力分布预测方法,包括如下步骤,S1、构建数据驱动的高保真样本。S2、训练多层特征工程与集成模型。S3、可信度评估与在线闭环控制。S4、工艺优化与平台化部署。本发明训练速度快,支持分钟级在线增量学习;对小样本或多源噪声数据具有高鲁棒性,不依赖大规模标注;自带特征重要度解释,可指导工艺设计与螺栓布置优化;模型轻量,易于嵌入装配工具或PLC,实现现场即插即用;闭环控制机制显著提升装配效率与螺栓连接可靠性,同时,突破了传统理论‑试验‑神经网络单点方法的局限,为群组螺栓预紧力均匀化设计与智能装配提供了系统化、工程化的新技术方案。
技术关键词
XGBoost算法
分布预测方法
螺栓预紧力
数显扭矩扳手
闭环控制
在线增量学习
特征工程
APS系统
压电传感器
装配现场
训练样本集
装配工具
仿真数据
噪声数据
力矩
编码方案
成分分析
脚本
系统为您推荐了相关专利信息
护理管理系统
策略
李雅普诺夫指数谱
LSTM模型
非监督学习方法
智能控制方法
智能控制系统
多维时序数据
对象
蚁群优化算法
容错跟踪控制方法
非线性系统
传感器
控制器
子系统
扭矩控制方法
加速度
加速踏板
扭矩控制装置
索引