基于大数据分析的轨道车辆车轴数控加工质量预测     

轨道车辆于现代交通体系当中占据着颇为重要的地位，车轴身为核心承载部件，务必要具备较高的精度以及良好的可靠性。数控加工技术固然使得车轴加工的效率与精度有所提升，不过其加工过程会受到诸多因素的作用，容易出现质量方面的波动情况。传统的质量控制手段大多是在事后展开检测，想要达成实时监控以及质量预测是比较困难的。大数据技术不断发展，这就为解决该问题创造了机遇，借助对车轴数控加工期间所产生的大量数据加以分析，能够挖掘出数据背后存在的规律，进而构建起质量预测模型，提前对加工质量做出预判，并且及时对加工参数予以调整，由此来增强车轴加工质量的稳定性。

一、大数据分析技术在车轴加工质量预测中的应用

（一）数据挖掘技术

运用关联规则挖掘算法，像是 Apriori 算法这种，去分析车轴在加工过程里各参数相互间存在的关联关系。举个例子来说，能够发现切削速度、进给量以及表面粗糙度这几者之间的关联规则情况。当切削速度处于一定的范围当中有所增加，并且把进给量控制在特定的区间之时，那么表面粗糙度是能够维持在比较低的水平上的。通过对这些关联规则进行挖掘，能够为加工参数的优化给予相应的依据。针对车轴加工的数据展开聚类分析，把那些相似的加工过程数据归拢到同一类当中。借助聚类所得到的结果，可以发现不同加工批次或者在不同设备状态之下加工数据呈现出来的分布规律，进而识别出那些异常的数据点，以便能够及时察觉到加工过程里面潜在的质量方面的问题。比如说，把有着相似尺寸精度以及表面粗糙度的车轴加工数据进行聚类处理，分析不同类别所具有的加工参数特点，从中找出会对质量产生影响的关键因素。

（二）机器学习算法

运用线性回归以及多项式回归这类回归算法，去搭建车轴加工质量指标和加工参数间的数学模型。就好比说，把切削速度、进给量、切削深度当作自变量，将表面粗糙度设为因变量，凭借回归分析来构建用于预测表面粗糙度的模型。依据该模型所给出的预测结果，对加工参数做出相应调整，以便能将表面粗糙度把控在合理的范围之内。使用决策树算法针对车轴加工的数据展开分类以及预测方面的工作，决策树会对数据的属性加以划分，进而构建出树形的结构，以此达成对加工质量的判定。而随机森林是以决策树作为基础的集成学习算法，它通过构建出多个决策树并且综合这些决策树的结果，以此来提升预测的准确程度。打个比方，借助决策树和随机森林算法去预测车轴尺寸精度是不是合格，依照预测所得到的结果提前采取相关举措，防止不合格产品出现。

二、基于大数据分析的车轴加工质量预测模型构建

（一）模型选择与训练

在车轴加工质量预测这件事上，首先得依照预测需求以及数据集呈现出的特点，去挑选一个契合的机器学习模型。能拿来选的模型有支持向量机（SVM）、神经网络等等好些类型。选好模型之后，接下来要做的就是把经过预处理的数据集划分成训练集和测试集这两个部分。训练集是要用来给选好的模型开展训练工作的，而测试集呢，则是留着在后续用于对模型进行评估的。在模型训练的整个过程当中，得不停地去调整模型的各项参数，盼着能在训练集上获取到比较不错的预测性能。就好比说，要是采用神经网络模型来预测车轴的圆度，那就得通过对网络的层数、神经元数量、学习率等这些关键参数加以调整，以此来让针对训练集数据的预测误差尽可能达到最小化的程度，进而提升模型的

预测准确程度。

（二）模型评估与优化

在模型完成了初步的训练并且对相关参数也做出调整之后，接下来要做的便是运用测试集来对该模型展开评估工作，以此来查验模型所具备的泛化能力究竟如何。在评估模型这个过程当中，经常会用到的一些指标有均方误差（也就是 MSE）、平均绝对误差（即 MAE）等等，这些指标能够助力我们去知晓模型在面对未知数据的时候其预测的准确程度是怎样的。要是模型经过评估后得出的结果不是那么让人满意，换句话说就是模型在测试集上所展现出来的表现欠佳的话，那么就有必要进一步地对模型实施优化举措。至于优化的具体方法呢，可以是对模型的结构做出调整，像是适当地增加或者减少网络的层数、神经元的数量之类的；也可以是增加训练数据的总量，从而为模型提供更为丰富的信息以供其学习；还可以采用正则化的方法来避免模型出现过拟合的情况，进而确保模型在碰到新的数据时同样能够维持较为不错的预测性能。就好比说，通过增加训练数据的数量这一方式，是能够提升神经网络模型针对车轴加工质量进行预测的准确性的，如此一来在实际的应用场景当中便可以收获到更好的成效。

结论

利用大数据展开分析的轨道车辆车轴数控加工质量预测之法，其借助在加工过程里对多源数据实施采集、预先处理以及分析等操作，进而构建起精准的质量预测模型，如此便能提前对加工质量加以预判，给加工参数的调整给予参照依据。该方法确实能够有效提升车轴加工质量的控制水准，切实保障轨道车辆车轴的制造质量。伴随大数据技术以及机器学习算法持续地演进发展，凭借大数据分析的车轴加工质量预测技术也会不断地趋于完善，从而为轨道车辆制造业达成高质量发展给予强劲有力的支撑。日后，可以进一步去摸索将深度学习这类先进技术运用到车轴加工质量预测当中，以此提升预测的精准程度与效率，推动轨道车辆制造技术不断地实现创新发展。

参考文献：

[1] 李成博 . 轨道车辆车轴楔横轧过程力学分析及椭圆度控制研究 [D]. 太原科技大学 ，2023.

[2] 陈建 . 基于 SolidWorks 机车车辆车轴参数化设计及轮对疲劳寿命预测[D]. 西南交通大学 ，2012.DOI：10.7666/d.y2109044.