物理信息递归高斯过程回归模型

刀具磨损高精度预测

该模型将物理先验知识与实例迁移学习相结合，在变工况和有限训练数据的条件下，显著提升刀具磨损预测的泛化能力和外推性能。

Biyao, Qiang · 史恺宁 · Liu, Ning · 任军学 · 史耀耀

Journal of Manufacturing Systems 2023

技术优势

跨工况预测更准

通过迁移源域知识，模型在目标域泛化能力提升。

外推更可靠

物理信息递归高斯过程回归作为基学习器，改善外推性能。

考虑时间累积

上一步预测值纳入输入，反映磨损时间累积效应。