利用機器學習技術(shù)對夾具的概念設(shè)計(編輯修改稿)
2025-07-20 05:27 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 流程和其他屬性。由此產(chǎn)生的誤差利率如圖表3和4所示。正如預期的那樣，結(jié)果誤差利率非常高，范圍從4%到44%的決策樹和0%~ 57%的分類規(guī)則集。其原因在于，總空間覆蓋的屬性中的使用訓練數(shù)據(jù)集太小?；鶄?cè)和最終定位器(夾具屬性2和3)依賴于各種屬性，因此這些導致更高的錯誤率。此外，還有邊定位器。 表1固定屬性 夾具編號 夾具屬性 1 基本定位器 2 側(cè)定位器3 端定位器4 定位公差5 夾方向6 夾式7 夾具公差8 夾驅(qū)動9 支持目的10 支持方向11 支持寬容 圖表 3第一個模型的決策樹的錯誤率 圖表 4第一個模型的分類規(guī)則的錯誤率這也依賴于基礎(chǔ)定位，而最終定位依賴于兩個數(shù)據(jù)，這也催生了增加出錯率。類似的結(jié)果在圖里觀察到3號，4號。它可能推斷出這個出錯率的數(shù)量會有成正比的依賴屬性。此外，它提供決定屬性中描述不夠詳細的綜合模型。因此，修改所有的屬性是用于第二個模型。而第二個模型使用21夾具屬性，26件屬性以及一個16進程總數(shù)為54000例的屬性。一個21個夾具的列表提出了基本屬性如表2。表2。葉子的數(shù)量和規(guī)則為每個夾具屬性 固定屬性 葉數(shù)的數(shù)目 葉數(shù)的規(guī)則 1。底面 279 62。基地定位 183年 43。側(cè)面 533 64。側(cè)定位器 275 55。端面 889 66。端定位器 313 157。夾+ X 110 138。夾— 126 139。夾+ Y 127 910。夾2 y 127 1311。夾+ Z 116 912。夾2 z 135 913。夾驅(qū)動 3
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