改进的灰色模型及其在珩磨尺寸预测中的应用

发布时间：2021-12-10 06:38

　　珩磨加工是缸筒类零件加工的最后一道工序,故珩磨加工质量的好坏直接影响零件最终质量和使用性能,保证其加工精度变得越来越迫切。而加工尺寸精度又是衡量其加工质量的重要指标之一,但是珩磨加工过程的不确定性和非线性等特点会导致传统的粗珩过程出现珩磨加工尺寸超差的问题。建立适应于珩磨加工的尺寸预测模型,通过在线测量系统实时监控加工过程在线修正加工参数,成为有效保证加工尺寸精度及控制珩磨加工质量的有效手段之一。本文针对珩磨加工尺寸精度问题,建立了预报模型和优化算法,主要研究内容包括:（1）以经典GM（1,1）预测模型为研究对象,以提高经典GM（1,1）预测模型预测精度和可靠性为目标,通过分析影响经典GM（1,1）预测模型的建模过程因素,并针对影响因素对经典GM（1,1）预测模型进行一系列的改进。采用背景值重构和参数累积估计改进的方法,建立累积AGM（1,1）预测模型;将改进后的预测模型应用到珩磨加工尺寸预报中,通过仿真实验验证该模型的适用性和预测精度;在此基础上,为了解决预测模型在中长期预测上的应用,采用等维递补方法,建立等维递补-累积AGM(（1,1）预测模型,根据预测信息或实时加工信息添加到建模... 

【文章来源】：兰州理工大学甘肃省

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 机械加工尺寸预报模型建立的研究现状
    1.3 课题来源
    1.4 本文的研究内容
第2章 灰色GM(1,1)模型理论及优化研究
    2.1 灰色系统基本理论
        2.1.1 灰色系统理论的提出
        2.1.2 灰色系统理论基本原理
        2.1.3 灰色序列算子的生成
        2.1.4 灰色模型的优点
        2.1.5 灰色系统理论研究现状
    2.2 经典灰色GM(1,1)模型的建立
    2.3 灰色GM(1,1)模型的改进
        2.3.1 灰色GM(1,1)预测模型背景值误差原因分析
        2.3.2 累积AGM(1,1)模型建模过程
        2.3.3 等维递补-累积AGM(1,1)预测模型
    2.4 本章小结
第3章 支持向量回归机参数优化方法研究
    3.1 支持向量机概述
        3.1.1 支持向量机的提出
    3.2 支持向量回归机介绍
        3.2.1 线性支持向量回归机
        3.2.2 非线性支持向量回归机
    3.3 支持向量回归机核函数及其参数性能研究
    3.4 支持向量回归机参数优化研究
        3.4.1 灰狼优化算法概述
        3.4.2 标准灰狼优化算法研究
        3.4.3 灰狼优化算法行为分析
        3.4.4 适应度函数
    3.5 灰狼优化算法优化SVR的参数
    3.6 本章小结
第4章 珩磨尺寸预测实验验证与分析
    4.1 实验数据来源
    4.2 各预测模型的预测过程描述
        4.2.1 经典灰色GM(1,1)建模过程
        4.2.2 累积AGM(1,1)建模过程
        4.2.3 等维递补-累积AGM(1,1)建模过程
        4.2.4 基于SVR残差修正的等维递补-累积AGM(1,1)组合模型
    4.5 四种预测模型精度对比分析
    4.6 本章小结
第5章 结论与展望
    5.1 全文总结
    5.2 不足与展望
参考文献
致谢
附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文
附录B 本文涉及的MATLAB程序
    1.向量回归机参数寻优程序
    2.训练预测程序



本文编号：3532089