高频旋转轻量化结构在多维惯性冲击下产生了非线性的运行振动，呈现柔性特性，这不仅阻碍了微电子制造业生产效率的提高，也限制了先进数控装备优越性的发挥。本书基于高频旋转轻量化结构，构建动力学特征机器学习模型，运用机器学习算法辨识多维惯性冲击下结构的动力学参数。在大量低价值的响应信号中提取有用的振动特征，挖掘出直接影响终端定位精度的振动特征变化规律。从结构形式、工作时序等多维度研究抑制多阶高频振动的方法，终实现提高芯片定位精度的目标。

姜旭初，华中科技大学工学博士，现任中南财经政法大学统计与数学学院大数据方向专任教师。参与了多项国家自然科学基金项目的研究，累计发表论文20余篇，授权专利2项。从事工业大数据分析和挖掘工作多年，具有丰富的大数据挖掘理论及实践经验，精通Python、R语言、Matlab等多种数据挖掘工具。主导和参与了多个企业级项目，涉及的领域包括社交、电信、卫生和金融，有极为丰富的项目实战经验。凭借独立研发的人工智能硬件设备与实施监控app，入选2019年苏州高新区科技创新创业领军人才。