基于TDLAVOA-XGBoost融合模型的数控车铣刀具磨损智能预测方法研究

为解决数控加工中刀具磨损预测精度不足、传统模型泛化能力差的问题，研究人员提出了一种集成Tent混沌映射、透镜成像反向学习与改进非洲秃鹫优化算法(TDLAVOA)的XGBoost融合模型。该模型通过TDLAVOA自适应优化XGBoost的7个超参数，在车削(测试集RMSE=0.0851，R2=0.9843)和铣削(RMSE=2.85×10-5，R2=0.9779)实验中均展现出卓越的预测性能，为智能制造中的刀具状态监控提供了新范式。

　　

在智能制造浪潮中，刀具磨损如同机械加工的"慢性病"，悄无声息地侵蚀着加工精度与效率。传统预测方法面临三重困境：实验测量需停机拆卸，影响生产效率；物理模型受限于特定工况，难以普适；而数据驱动模型又常陷入"小样本困境"。更棘手的是，XGBoost等先进算法虽有强大学习能力，但其性能高度依赖超参数组合，人工调参如同"大海捞针"。这一痛点激发了研究者们对智能优化算法的探索热情。

中国某研究团队在《Results in Engineering》发表的研究中，创造性地将改进的非洲秃鹫优化算法与XGBoost相结合。研究人员首先对AVOA算法进行三重升级：采用Tent混沌映射增强种群多样性，设计反向精英解保留机制，引入透镜成像反向学习策略。改进后的TDLAVOA在23个基准测试函数中表现出更强的全局搜索能力，平均收敛精度提升2个数量级。随后构建XGBoost-TDLAVOA融合框架，通过MSE损失函数自动优化num_trees、max_depth等7个关键超参数。

关键技术包括：1)基于DEFORM-3D的铣削仿真数据生成；2)Tent混沌映射初始化策略；3)透镜成像反向学习机制；4)XGBoost的泰勒展开二阶近似优化。实验采用Kaggle车削刀具磨损数据和DEFORM-3D模拟铣削数据双验证体系。

算法性能验证
TDLAVOA在Rotated Hyper-Ellipsoid函数测试中实现零偏差收敛，较原始AVOA提升99.7%。Bohachevsky函数测试显示，改进算法的探索-开发平衡能力显著增强，跳出局部最优成功率提升83%。

车削刀具预测
在550组车削数据测试中，融合模型的RMSE(0.0851)仅为LSTM模型的68%，且MBE趋近于零，解决了SVR-GWO模型存在的系统性正偏差问题。箱线图分析显示其R²四分位距仅0.018，稳定性远超同类模型。

铣削仿真预测
针对47组铣削仿真数据，模型在极稀疏样本下仍保持稳健，测试集R²达0.9779。通过Shapiro-Wilk检验证实，其预测误差分布正态性(p=0.211)显著优于XGBoost-Bayesian(p=0.001)。

这项研究实现了三大突破：首先，TDLAVOA算法将超参数优化时间缩短至传统网格搜索的1/5；其次，融合模型在车铣两种加工场景中均保持<5%的相对误差；最重要的是，该框架仅需加工过程参数即可预测磨损，避免了昂贵的在线监测设备投入。工业应用数据显示，采用该系统的车间刀具更换成本降低37%，意外停机减少52%。

讨论部分指出，透镜成像策略使算法在后期迭代中仍保持20%的全局搜索概率，有效避免了早熟收敛。未来研究将拓展至五轴加工刀具寿命预测，并探索基于数字孪生的实时磨损补偿系统。该成果为智能制造的预测性维护提供了可复用的技术框架，其方法论对轴承磨损、设备故障诊断等领域具有重要借鉴价值。