基于图神经网络的五轴加工形状误差预测

本研究解决了五轴加工中形状误差预测的不足，通过图神经网络的创新方法建立了工件表面点的节点和邻接关系的边的图结构。实验结果表明，该方法在建模工件的空间和时间关系的同时，相较于支持向量机等非图形方法，在标签数量较少的情况下仍能有效进行形状误差预测。