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微米木纤维模压加工过程是一个高度复杂的过程,具有非线性、时滞、高维等特性。模压产品具有较高的密度,可以用于装饰装潢,具有较高的应用价值。握钉力是衡量材料力学物理性能的一个重要指标,当材料使用螺钉相连接时,握钉力大小就显的尤其重要。因此,对模压产品的握钉力进行预测成为微米木纤维模压加工研究的重要课题。本文以模压的汽车换挡杆手柄为对象,将机器学习引入到模压产品的握钉力预测上,通过机器学习方法找到一种有效的预测方法。本文首先对模压加工过程进行了介绍,为预测模型的输入特征向量选择和预测模型的建立