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摘要
复合材料自动铺放过程中，铺放速度的突变极易引起丝束翻折、褶皱、滑移等缺陷，从而降低铺放质量和铺放效率。基于铺放速度的预测结果进行优化调整，是提高铺放速度稳定性、保障铺放质量的重要途径。为此，本文提出一种基于数据驱动的铺丝机速度预测及规划方法。首先，基于随机森林方法，建立了以铺丝机运动轴为子树的铺放速度预测模型，提出以关节标称速度、加速度、关节轨迹夹角为输入特征，以关节实际速度为输出特征的随机森林模型特征参数定义方法；进一步，基于铺放速度预测结果分析，提出了指令速度的分段匀速规划方法；最后，给出了参考指令速度的制造周期预估方法。采用六自由度卧式机床的进气道铺放试验对上述方法进行验证。结果表明，该方法对同训练角度铺层铺放速度的预测准确度达到91%，随着学习数据增加，各角度铺层路径的速度预测精度均有提升。采用基于铺放速度预测结果的指令速度分段规划方法，可显著降低速度突变，有效提升铺放质量。在计算成本方面，通过与神经网络方法相比，证明了随机森林方法具备高效的铺放速度预测水平。
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