基于隨機森林算法的CAM模板自動提取的研究.pdf

1、CAM模板是重用專家知識和經(jīng)驗的工藝文件，在數(shù)控加工過程中作用顯著，能夠有效提高數(shù)控編程效率和數(shù)控工藝標準化水平，提升企業(yè)研發(fā)實力。因此研究提取準確性高、覆蓋面廣和應(yīng)用性強的CAM模板具有十分重要的意義。本文以數(shù)控工藝實例為研究基礎(chǔ)，將傳統(tǒng)的數(shù)控編程與機器學(xué)習(xí)相結(jié)合，提出一種基于隨機森林算法自動提取CAM模板文件的新方法，使得模板文件不受知識水平和工藝經(jīng)驗的制約，更利于使用。
　　本文基于隨機森林算法實現(xiàn)自動提取CAM模板文件，充

2、分利用企業(yè)的實例數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)控工藝特征數(shù)值化模型作為研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；研究相似性計算模型，進行相似性度量實驗，對比分析距離相似性模型和隨機森林相似性模型得到的相似性矩陣結(jié)果，實驗表明后者在表現(xiàn)數(shù)控工藝數(shù)據(jù)集內(nèi)部結(jié)構(gòu)時能夠最大化簇間差異和簇內(nèi)相似性，更易于聚類計算；結(jié)合聚類分析和隨機森林算法的特性提出并實現(xiàn)了隨機森林聚類算法，通過輪廓系數(shù)自動匹配出構(gòu)成CAM模板文件的數(shù)控加工操作方法的單元數(shù)，打破用戶自定義輸入聚類簇數(shù)量的模式，優(yōu)化提取模板文

3、件的解決方案；設(shè)計多組實驗，對比分析隨機森林聚類算法和典型的K-Medoids算法提取出的模板文件，驗證隨機森林聚類算法提取CAM模板的可行性和準確性，隨機森林聚類算法提取出的模板文件工藝信息更加多樣化，適用性強，以經(jīng)驗?zāi)０鍋砹炕０逦募馁|(zhì)量，得到的數(shù)控單元的準確率均在40％以上，處理數(shù)控加工操作方法的平均準確率為59.5%。
　　本文在UG NX8.5系統(tǒng)平臺上設(shè)計開發(fā)了一個自動提取CAM模板文件的系統(tǒng)，為用戶提供隨機森林聚類