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IJMSD | 芮筱亭院士团队：基于新型卷积增强Transformer的刀尖振动预测

已有 424 次阅读 2024-6-11 18:50 |个人分类:IJMSD|系统分类:论文交流

图文导读

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图1 Graphical abstract

超精密加工是满足半导体、汽车、生物医学、光学等现代工业日益增长的材料加工需求的重要技术，能够加工具有纳米级表面光滑度的工件，且无需任何后加工过程。表面粗糙度对材料性能要求（如反射率、耐疲劳性等）有显著影响，是评价精密加工工件的首要及关键标准之一。表面粗糙度的产生机理一般取决于刀尖振动、主轴振动和机床整体结构振动等动态因素，其中刀尖和工件的相对振动是导致超精密加工过程中表面粗糙度不合格的主要因素。目前，刀尖振动已成为超精密加工领域广泛研究的主题之一。因物理建模是实现加工工件表面粗糙度要求的主要手段，基于物理模型的方法已成为超精密加工中现有刀尖振动计算/预测的主要方法。然而，此类方法面临的分析任务复杂，且依赖研究人员的经验；若建模时未充分考虑相关动力学因素，其计算准确度或受影响。

为探讨超精密加工中刀尖振动预测的新方法，中国科学院院士、南京理工大学芮筱亭教授团队提出了一种利用数据驱动技术预测超精密加工过程中刀尖振动的方法。该方法通过试验获取刀尖振动数据后，整理数据并分离到用于训练和测试的数据集中，确保了训练后的深度学习模型可靠且准确；开发了三种深度学习模型，并通过平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）等指标来对比三种模型的性能。结果表明，所提出的新型卷积增强转换模型优越性明显，生成的预测值更准确，并具有最小化实际值与预测值差异的能力。此外，实际值与预测值曲线的吻合度检验也证明了该模型预测的准确性和表征实际行为的能力。研究成果以“Tool-tip vibration prediction based on a novel convolutional enhanced transformer”为题发表于《国际机械系统动力学学报（英文）》(International Journal of Mechanical System Dynamics, IJMSD)。该研究为精确预测刀尖振动提供了新方法，对加工制造精密工件时获得优良的表面质量具有重要指导意义，在超精密加工中具有广泛应用前景。

Abstract：Superior surface finish remains a fundamental criterion in precision machining operations, and tool-tip vibration is an important factor that significantly influences the quality of the machined surface. Physics-based models heavily rely on assumptions for model simplification when applied to complex high-end systems. However, these assumptions may come at the cost of compromising the model's accuracy. In contrast, data-driven techniques have emerged as an attractive alternative for tasks such as prediction and complex system analysis. To exploit the advantages of data-driven models, this study introduces a novel convolutional enhanced transformer model for tool-tip vibration prediction, referred to as CeT-TV. The effectiveness of this model is demonstrated through its successful application in ultra-precision fly-cutting (UPFC) operations. Two distinct variants of the model, namely, guided and nonguided CeT-TV, were developed and rigorously tested on a data set custom-tailored for UPFC applications. The results reveal that the guided CeT-TV model exhibits outstanding performance, characterized by the lowest mean absolute error and root mean square error values. Additionally, the model demonstrates excellent agreement between the predicted values and the actual measurements, thus underlining its efficiency and potential for predicting the tool-tip vibration in the context of UPFC.

该文亮点

开发了刀尖振动预测模型，利用数据驱动技术降低了模型复杂性，并提高了预测精度；
开发了一种用于刀尖振动预测的新型卷积增强转换模型（CeT-TV），以实现准确可靠的预测；
测试结果与预测吻合良好，预测误差小，验证了模型的预测能力。

Highlights

A tool-tip vibration prediction model is developed, leveraging the power of data-driven techniques that show both a reduction in model complexity and enhanced prediction accuracy.
A novel convolutional enhanced transformer model for tool-tip vibration prediction (CeT-TV) is developed for accurate and reliable predictions.
Excellent agreement with the actual and predicted values along with very low prediction errors obtained support the model’s predictive ability.

Keywords:tool-tip vibration,ultraprecision fly cutting,data-driven modeling,transformer

DOI: 10.1002/msd2.12096

Share this article: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/msd2.12096（点击链接直达原文）

Cite this article: Shehzad A, Rui X, Ding Y, et al. Tool-tip vibration prediction based on a novel convolutional enhanced transformer. Int J Mech Syst Dyn. 2024; 4(1): 34-47. doi:10.1002/msd2.12096

作者介绍

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Adeel Shehzad 南京理工大学发射动力学研究所博士，有巴基斯坦拉合尔工程技术大学教学及科研经验。研究方向为基于数据驱动的动力学分析和加工过程。

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芮筱亭 中国科学院院士、发射动力学家、南京理工大学复杂多体系统动力学全国重点实验室主任。首创多体系统传递矩阵法，建立了多体系统发射动力学理论与技术体系，以排名第一获国家技术发明奖和国家科技进步奖4项，主编该国际刊物、出版专著7部、发表论文400多篇、获授权发明专利100项。

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丁园园 南京理工大学力学专业博士，研究方向为多体系统动力学、机床动力学等。作为主要完成者完成国防基础科研核科学挑战计划重大项目，合作发文10篇，以一作发表SCI论文1篇，会议论文2篇。

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常宇 南京理工大学力学专业博士。研究方向为多体系统动力学、接触力学等，作为主要完成者完成国防基础科研核科学挑战计划重大项目，合作发文26篇，以一作发表SCI论文4篇，会议论文1篇。

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张建书 南京理工大学复杂多体系统动力学全国重点实验室副研究员，硕士生导师，国家重大工程项目副总师。主持或参与重大和重点项目10多项，合作出版专著1部，获软件著作权1项，获授权发明专利15项，合作发表SCI、EI收录论文30余篇。主要从事多体系统传递矩阵法等理论与软件研究工作。

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陆涵婧 北京大学工学院在站博士后，入选“国家资助博士后B类”及“北京大学博雅博士后”。主要从事多体系统传递矩阵法理论、超精密机床动力学等科研工作，主持国家自然科学基金、博士后面上项目各一项，参与多项国防重大和重点项目。在国际期刊发表论文24篇；获授权专利11个；受邀在国内外学术会议作报告7次；获第一届机械系统动力学国际会议特别贡献奖；为第二届机械系统动力学国际会议组委会成员、副秘书长。

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陈毅恒 南京理工大学力学专业博士后。研究方向为转子动力学、多体系统动力学、非线性振动等，作为主要完成者完成国防基础科研核科学挑战计划重大项目，合作发文15篇，以一作发表SCI论文2篇，会议论文1篇。

期刊简介

IJMSD由来自18个国家的21位院士、17位国际学会主席、20位国际期刊主编等69位科学家和国际出版巨头美国Wiley出版社合作创办。主编为国际机械系统动力学学会(International Society of Mechanical System Dynamics, ISMSD)主席、中国科学院院士、南京理工大学芮筱亭院士，3位合作主编为加拿大工程院院士、欧洲科学院院士、加拿大麦吉尔大学Marco Amabili 院士，国际理论与应用力学联盟(International Union of Theoretical and Applied Mechanics, IUTAM)前司库、国际多体系统动力学协会(International Association for Multibody System Dynamics, IMSD)前主席、德国斯图加特大学Peter Eberhard 教授和美国工程院及科学院院士、欧洲科学院外籍院士、英国皇家学会外籍院士、中国科学院外籍院士、美国工程科学协会前主席、美国西北大学Yonggang Huang 院士。

IJMSD旨在用机械系统动力学科学与技术为现代装备设计、制造、试验、评估和使用全生命周期性能的提升提供先进的理论、软件、方法、器件、标准，为全球科学家和工程专家提供广泛的机械系统动力学国际交流平台。IJMSD强调从“系统”视角及系统级工具理解动力学，所涉及的机械系统不仅包括各种不同尺度的机械系统和结构，还包括具有多物理场/多学科特征的综合机械系统。

目前，IJMSD已被ESCI, Ei Compendex, Scopus, IET Inspec, DOAJ等收录。2024年免收出版费，并为已录用稿件免费提供专业语言润色服务，欢迎全球科学家投稿交流。

期刊主页：https://onlinelibrary.wiley.com/journal/27671402

投稿网址：https://mc.manuscriptcentral.com/ijmsd

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