改进主成分法在钻削工艺优化控制中的应用

发布时间：2021-02-18 14:37

　　为提高钻削过程的生产效率,研究一种基于改进主成分分析的参数优化模型,对不锈钢钻削工艺参数进行优化选择。以AISI 304不锈钢的钻削工艺参数为研究对象,融入犹豫模糊思想,构建参数优化决策矩阵,使之更加符合实际生产过程,进一步提高了参数优化设计的可靠性。然后在主成分分析的基础上,通过主效应分析得到3组初步优化结果,结合径向基函数（Radial Basis Function,RBF）神经网络进行寻优搜索,最终得到改善效果良好的3组工艺参数组合。将改进主成分法应用于钻削工艺加工过程中,当3组改善后的工艺参数组合（螺旋角,（°）;进给速度,mm/min;主轴转速,r/min）分别为（25,10,900）、（25,11,700）和（26,11,1 000）时,可使改善后钻削工件的表面粗糙度、后刀面磨损量以及钻头振动加速度分别达到Ra 3.154 5μm、0.072 1 mm以及0.134 4 m/s²。将参数优化决策矩阵与主成分分析法相结合,得到最优模糊工艺参数,解决了主成分分析法易造成信息损失的问题,同时使生产决策者可以根据实际生产情况选择合适的工艺参数组合。所得参数优化... 

【文章来源】：现代制造工程. 2020,(09)北大核心

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 试验设计
2 复杂多响应变量系统简化
    2.1 构建多响应变量优化决策矩阵
    2.2 利用改进主成分分析进行系统简化
3 工艺参数优化与改善
    3.1 初步参数优化设计
    3.2 通过神经网络进行参数改进
    3.3 结果及分析
4 结语


【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3039691