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大数据技术在平面锉削实训教学中的应用探究

范文

张丽华童国史银花赵光霞

[摘 ? ? ? ? ? 要] ?传统平面锉削实训教学面临教学形式单一、缺乏针对性、初学者操作难以达到加工精度要求等问题，大数据技术为解决这些问题提供了新的思路和便利条件。采用大数据技术建立锉削加工数据平台，对平面锉削加工过程中的多维度数据进行整合分析，挖掘数据之间的关联性，建立锉削加工目标要求和锉削加工量之间的关联模型，针对不同操作者制定个性化的加工指导方案，从而提高平面锉削的实训效率，增强学生操作的信心。

[关 ? ?键 ? 词] ?大数据技术;平面锉削;实训教学;关联性

[中图分类号] ?G712 ? ? ? ? ? ? ? ?[文献标志码] ?A ? ? ? ? ? ? ?[文章编号] ?2096-0603（2019）27-0154-03

一、大数据技术概述

在當今信息化的生活中数据无处不在。作为一种独一无二的传递媒介，数据中蕴含的巨大的信息量和惊人的价值开始爆发出来，人类已经迈入一个深度挖掘数据内在信息和核心价值的时代，即大数据时代[1]。

大数据是指利用互联网和快速运算等现代科技技术，在对大量的数据进行快速分析和梳理的基础上，于有效的时间内得出利于决策的参考信息。大数据并非简单指数据量之大，其关键意义是在数量庞大、种类繁杂的多样化数据中快速地提取出有意义的信息和数据间隐含的关系，从而为人们优化自身的决策和行为提供指导[1-2]。

大数据技术可以使人们由依靠感性偏好的选择或者基于小样本数据的推测转变为基于数据分析和理性证据的决策[3]。如在进行锉削加工时，锉削量的选择不再仅仅依靠个人的经验或感觉，而是基于数据的决断。在本质上，大数据已经成为一种新的解决问题的方法和思维方式。

二、传统平面锉削实训教学中面临的问题

钳工是职业学校机械专业及其相近专业（如数控技术、电气等）必须开设的基础实训课程，更是这些专业学生必须掌握的一项专业技能。平面锉削是钳工技术中一项重要的基本技能，也是其他钳工技能形成的基础，然而要深层次地掌握好这门技能并非易事。目前，传统的平面锉削实训教学中主要面临以下问题。

（一）传统的平面锉削实训教学不具有个体针对性，学生的学习效率参差不齐

在传统的平面锉削实训教学模式中，教师讲解相关知识点并演示平面锉削的操作过程，学生通过模仿和反复练习习得技能。但是，一个班内学生的接受能力各不相同，不可避免地会出现差异化，即有的学生掌握技能的效率高，有的学生掌握技能的效率低。传统教学无法针对这些差异对学生进行个性化的指导，容易出现学生无法提高现有效率的现象。

（二）平面锉削需要长时间的训练和耐心的磨炼，如果采用单一重复的教学形式，难以使学生保持操作的热情

在教师讲解和示范操作后，学生往往无法及时掌握技能，需要反复练习才能掌握平面锉削的基本技巧，而要达到加工图纸中的目标要求，更是需要长时间的锉削练习和反复加工。锉削加工的环境恶劣，加工过程中体力消耗大，在平面锉削实训教学的中后阶段，大部分学生会出现懒散甚至放弃训练的想法。长此以往，不仅达不到理想的教学效果，学生毕业后的工作也会成为相应的难题[4]。

（三）平面锉削是钳工实训中初次接触精加工的基本技能，要达到所需的加工精度，需要操作者长期经验的积累

如根据积累锉削余量规律，当对工件进行粗加工（余量较大）时，应尽量缩减测量次数，提高功效;细锉时，应相应增加测量频率，同时相应减少每次积累锉削的余量，防止尺寸超差[5]。学生在实训过程中很难对刀具尺寸、锉削余量、尺寸精度等因素进行合理选择和协调控制，从而难以使加工出来的工件达到加工精度要求，信心上学生往往会受到打击。

针对平面锉削实训教学中面临的上述主要问题，本文将大数据技术融入平面锉削的实训教学过程中，通过建立锉削加工数据平台，在对大量锉削加工操作者的多个维度的数据进行整合分析的基础上，采用神经网络算法，制定出个性化的加工指导方案，不仅提高了实训效率，而且降低了平面锉削实训过程中对加工精度进行控制的难度，增强了学生操作的信心。下面将对锉削加工数据平台在平面锉削实训教学中的应用过程做具体的阐述。

三、大数据分析在平面锉削实训教学中的应用

大数据模式下的数据库不是单一的数据表格，而是复杂的多维并行数据库[6]。图1所示的锉削加工数据平台中收集了2017年3月至2018年12月期间不同操作者在进行平面锉削的过程中多个维度的数据，包括操作者个人信息数据库、材料参数数据库、工具参数数据库、加工参数数据库以及加工曲线数据库。以矩形块毛坯的某一平面的锉削加工为例，操作者在登录锉削加工数据平台后，录入自己的个人信息（性别、体重和身高），选择待加工毛坯的形状（如长方形）和材料（如Q235），输入毛坯的三维尺寸，选择合适的锉刀型号。针对不同形状的毛坯材料，锉削加工数据平台中规定了相应的表面代号，操作者应根据加工要求选择平面锉削加工的基准面和加工面。此外，操作者需要输入本次锉削加工的目标尺寸和目标精度要求，如尺寸公差、平行度、垂直度等。操作者每次锉削过程的实际加工数据将通过数据表格导入的方式收集到锉削加工数据平台中。

锉削加工数据平台中同时收集了来自锉削监控终端（图2）操作者平时练习的反馈数据。在平面锉削的实训过程中，监控终端对各个工位的操作者在一定时间内出现操作失误的次数进行统计记录，统计的时间间隔为10min。每个工位的操作者对应一个柱状图，柱状图的高低反映了该操作者出现失误次数的多少。通过此监控终端，教师不仅可以实时了解每个工位学生的平面锉削技能掌握情况，还可以适时地对出现失误次数较多的学生进行针对性的指导，从而解决传统平面锉削实训教学过程中学生习得技能的效率参差不齐及教学不具有针对性的问题。

在锉削加工数据平台中，通过发掘操作者的个人信息、材料参数、工具参数、加工参数、加工曲线以及来自锉削监控终端的反馈信息这六个维度的数据之间的关联性，如某体重范围的操作者进行平面锉削时容易发生尺寸超差，对A材料进行平面锉削加工时比对B材料进行平面锉削加工时需要较小的单次锉削加工量，平面锉削实训练习过程中出现失误次数多的操作者的锉削加工量相对出现失误次数少的操作者较为不稳定等。通过对这些数据之间隐藏的关联关系的发掘，采用神经网络算法，建立锉削加工目标要求和锉削加工量之间的关联模型（图3），从而为操作者提供个性化的加工指导方案。

以某次实训教学中对Q235矩形毛坯的平面锉削加工为例，该毛坯的长、宽、高分别为40mm、10mm和30mm，待加工面为40×10mm的表面。加工的目标尺寸为40×10×29.9mm，加工面的平行度和垂直度要求为0.05mm，平面度要求为0.02mm，尺寸公差为±0.02mm。如图4所示为锉削加工数据平台中提供的李海波同学本次锉削加工的指导方案。该报表中的加工计划提供了李海波同学完成本次锉削加工所需的加工次数（5次）和每次加工的锉削量。报表中的加工曲线体现了李海波同学逐步达到锉削加工目标尺寸要求的过程。通过分析加工计划和加工曲线可知，第一、二次的锉削加工量均为0.03mm，第三次的锉削加工量为0.02mm，第四、五次的锉削加工量均为0.01mm，最后达到的总锉削加工量为0.1mm，符合先粗后精的锉削加工规律。该报表为学生的实际加工提供了清晰的个性化指导，使学生面对加工任务时能够心中有数，进行有计划的加工，避免盲目加工造成的尺寸超差、平面度和垂直度等不符合要求的情况，降低了学生操作过程中对加工精度进行控制的难度，增强了操作过程中的信心。

本文对比了三组学生在使用锉削加工数据平台前后进行平面锉削的平均操作时长和加工成果，每组包括10名学生，统计结果如下表所示。可以看出，在使用锉削加工数据平台后，每组学生的平均操作时长分别由8min、7min和8min减少到了5min、4min和4.5min。符合加工要求的工件数分别由使用前的3件、2件、3件增加到了6件、6件、5件。此外，在实训过程中，第1组中有两位学生拿到加工图纸后直接放弃了加工，原因是没有信心完成图纸中的加工精度要求，而在使用锉削加工数据平台后，这兩位学生认为按照加工指导方案进行加工可以完成加工任务，积极开始尝试锉削加工。由此可见，锉削加工数据平台可以提高学生平面锉削的加工效率，减少原材料的浪费，并且可以降低锉削加工过程中进行精度控制的难度，增强学生操作的信心，提高锉削加工的成功率。

四、结语

本文从分析传统平面锉削实训教学过程中存在的主要问题入手，将大数据技术融入平面锉削的实训教学过程中，建立了锉削加工数据平台。该平台通过挖掘平面锉削加工过程中不同维度数据之间的关联性，采用神经网络算法建立加工目标要求和锉削加工量之间的关联模型，给操作者提供个性化的加工指导方案。该方法可以解决传统平面锉削实训教学中缺乏教学针对性、教学形式单一以及初学者难以协调各方面因素对加工精度进行控制的问题，提高了传统平面锉削加工的效率，增强了学生在操作过程中的信心。希望本文能给更多关注大数据分析技术在传统教学中应用的研究工作者带来帮助和启发。

参考文献：

[1]赵玉洁.大数据在高校教育信息化中的应用探究[J].中国教育信息化，2015（19）：38-41.

[2]岳园杰.“互联网+”时代大数据在职业教育领域中的应用与展望[J].职业，2017（10）：24-26.

[3]郑燕林，柳海民.大数据在美国教育评价中的应用路径分析[J].中国电化教育，2015（7）：25-31.

[4]陈庆焦.信息化条件下钳工教学方式和学习方式的变革探究[J].电子制作，2013（13）：166.

[5]杨成玉.钳工工艺与技能训练一体化教学的探讨[J].学园，2013（11）：158-159.

[6]陈娅.大数据分析在高校信息化教学中的应用：以中国矿业大学为例[J].无线互联科技，2017（14）：79-80.

编辑冯永霞

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