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1 篇 粒子群优化算法
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机构

1 篇 山东大学

作者

1 篇 徐龙华

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1 篇 中文

检索条件"主题词=综合智能推理系统"

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排序：

蠕墨铸铁切削数据的综合智能推理方法研究

蠕墨铸铁切削数据的综合智能推理方法研究

引用

作者：徐龙华山东大学

学位级别：博士

难加工材料的不断涌现推动了切削加工技术的进步。由于常规金属切削加工技术的效率低、能耗高、加工表面质量不稳定、自动化水平低等缺点,因此迫切需要新的切削加工技术和智能制造系统来提高切削加工的智能化水平。高速切削加工和智能... 详细信息

难加工材料的不断涌现推动了切削加工技术的进步。由于常规金属切削加工技术的效率低、能耗高、加工表面质量不稳定、自动化水平低等缺点,因此迫切需要新的切削加工技术和智能制造系统来提高切削加工的智能化水平。高速切削加工和智能推理系统的结合不仅能极大的提高切削效率和工件表面质量,而且能够降低切削能耗,进一步提高切削加工的自动化水平。因此,本研究以蠕墨铸铁为实验材料,通过高速铣削加工实验获得蠕墨铸铁在粗加工、半精加工和精加工时的切削数据。进而通过所获得的切削数据建立综合智能推理系统,实现刀具磨损、刀具寿命、切削力、切削功率和已加工表面质量等的推理预测,并获得最优切削参数组合。研究提出VPSO与VCPSO优化训练算法。VPSO与VCPSO算法的全局收敛能力较强,且均优于标准粒子群优化算法、遗传算法和其它优化算法。建立了基于VCPSO算法的自适应神经模糊推理系统,可靠预测了刀具后刀面磨损量、刀具寿命和切削力,它们的推理精度分别达93.5%、91.8%和95.6%,验证了推理模型的有效性。建立了改进的自适应神经模糊推理系统、切削功率和表面粗糙度的理论相似推理模型。利用方差分析方法分析了切削参数对切削功率和表面粗糙度的影响。结果表明,切削功率和表面粗糙度的推理精度分别达93.1%和93.8%;高速铣削蠕墨铸铁时,切削速度对切削功率的影响最大,其次为切削深度,进给量的影响最小;切削速度对表面粗糙度的影响最大,其次为进给量,切削深度的影响可忽略不计。建立了切削功率和表面粗糙度理论相似推理模型,该推理模型能够预测相同切削参数下不同铸铁材料的切削功率和表面粗糙度,切削功率和表面粗糙度的推理精度分别达92.1%和89.4%。提出了智能推理与优化系统,该系统包括改进的实例推理方法、基于自适应神经模糊推理系统和VPSO算法的优化方法。采用人工神经网络模型确定切削参数和刀具磨损的权重,采用高斯模糊灰色关联方法作为实例重用模型求解问题。改进的实例推理方法能够根据切削参数和刀具磨损状态推理预测切削功率和切削振动振幅,采用VPSO算法对建立的自适应神经模糊推理系统进行切削参数优化。结果表明,切削速度对切削功率的影响最大,其次为切削深度和刀具磨损,进给量的影响最小;对切削振动振幅影响最大的是切削速度,其次为进给量和切削深度,刀具磨损的影响最小。改进后的实例推理方法在预测切削功率和切削振动振幅时的推理精度分别达91.7%和95.7%。建立了高斯过程回归和支持向量回归机实例重用模型,预测不同切削参数和刀具磨损下的表面粗糙度和残余应力。结果表明,高斯过程回归重用模型推理精度较高。采用人工神经网络模型分析得切削速度对表面粗糙度的影响最大,其次为刀具磨损和进给量,切削深度的影响最小;对残余应力的影响从大到小分别为进给量,切削速度与切削深度。与其它智能推理模型相比,提出的推理方法具有较高的推理效果,能够实现工件材料加工表面质量的推理预测。以B/S模式为基础构建了综合智能推理系统。该系统通过自适应神经模糊推理系统和实例推理方法实现了切削数据的推理和有效利用。该系统不仅具有推理功能,而且能够为使用者提供优化的切削参数。综合智能推理系统能够提高切削效率、表面质量、降低切削能耗。

关键词：自适应神经模糊推理系统实例推理方法粒子群优化算法蠕墨铸铁切削数据综合智能推理系统

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