銑削加工工件表面粗糙度的預(yù)測方法
【專利摘要】本發(fā)明屬于機(jī)械加工工藝【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及一種銑削加工工件表面粗糙度的預(yù)測方法。本發(fā)明包括以下步驟：步驟一：材料銑削加工實(shí)驗(yàn)以及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集和處理；步驟二：基于粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)算法尋求建立表面粗糙度預(yù)測模型的最優(yōu)參數(shù)；步驟三：建立表面粗糙度預(yù)測模型，并對不同銑削條件下對應(yīng)的加工工件表面粗糙度值進(jìn)行預(yù)測。本發(fā)明在銑削加工工件表面粗糙度預(yù)測方面具有收斂速度快、全局優(yōu)化能力強(qiáng)、小樣本條件下預(yù)測精度高、泛化能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，通過少量實(shí)驗(yàn)即可獲得較高的預(yù)測精度，不僅能夠減少加工時間、降低成本、有效地提高加工效率和表面質(zhì)量,同時也為進(jìn)一步制定和優(yōu)化用于實(shí)際生產(chǎn)的切削參數(shù)組合提供科學(xué)的理論依據(jù)。
【專利說明】銑削加工工件表面粗糙度的預(yù)測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于機(jī)械加工工藝【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及一種銑削加工工件表面粗糙度的預(yù)測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]金屬切削加工是利用刀具切去工件毛坯上多余的金屬，從而獲得滿足一定要求的機(jī)械產(chǎn)品的加工方法，盡管近幾十年來金屬加工領(lǐng)域出現(xiàn)了很多新方法，但是切削加工仍然是機(jī)械制造中最基本、最普遍的加工方式。在切削加工中，表面粗糙度是進(jìn)行零件設(shè)計的重要技術(shù)要求之一，同時也是衡量工件加工質(zhì)量的重要指標(biāo)。表面粗糙度對于工件的疲勞強(qiáng)度、接觸剛度、耐腐蝕性能等有很大的影響。因此，在實(shí)際切削加工前，根據(jù)切削參數(shù)等因素對加工工件表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測不僅能夠減少加工時間、降低成本，而且還能有效地提高加工效率和表面質(zhì)量，對實(shí)際生產(chǎn)實(shí)踐具有重大應(yīng)用價值。
[0003]目前銑削加工工件表面粗糙度預(yù)測主要采用理論分析、回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。理論分析方法主要通過分析銑削過程中表面粗糙度的形成機(jī)理對表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測，但是切削過程具有復(fù)雜性和不確定性，而建立的預(yù)測模型不可能將所有因素的影響都考慮到，在建立模型時通常對實(shí)際加工過程進(jìn)行了簡化，預(yù)測結(jié)果與實(shí)際表面粗糙度值存在較大的誤差。回歸分析方法的主要思想是建立一個表面粗糙度與影響因素的多項(xiàng)式模型，然后利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)求解模型的回歸系數(shù)來建立表面粗糙度預(yù)測模型?；貧w分析方法不僅可以揭示各因素對表面粗糙度的影響規(guī)律，而且當(dāng)因素變化時還可以根據(jù)回歸方程對表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測和控制，但是這種方法的泛化能力較差且預(yù)測精度需要建立在大量實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，在預(yù)測精度和泛化能力方面難以滿足銑削加工工件表面粗糙度預(yù)測的要求。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的數(shù)學(xué)算法，采用這種算法預(yù)測表面粗糙度時具有學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、并行處理能力和魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)，但是也存在著網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部單元意義不明確、訓(xùn)練時間長、難以表達(dá)結(jié)構(gòu)化知識等缺點(diǎn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是提供一種新的銑削加工工件表面粗糙度的預(yù)測方法，它能夠提高銑削加工過程中工件表面粗糙度預(yù)測模型的預(yù)測精度和泛化能力，從而對不同銑削條件下對應(yīng)的表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測。
[0005]本發(fā)明技術(shù)方案流程如圖1所示，其主要思想是利用最小二乘支持向量機(jī)算法能夠較好地解決高維數(shù)、局部極小、小樣本問題，通過少量實(shí)驗(yàn)即可得到較高的預(yù)測精度和泛化能力的優(yōu)點(diǎn)，建立銑削加工工件表面粗糙度預(yù)測模型，對不同銑削參數(shù)對應(yīng)的表面粗糙度值進(jìn)行預(yù)測，但是在建立預(yù)測模型過程中，最小二乘支持向量機(jī)算法中的懲罰因子C以及核函數(shù)參數(shù)σ對建立的預(yù)測模型精度具有很大影響，因此在建立預(yù)測模型前首先引入圖2所示粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)(PS0-LSSVM)方法進(jìn)行迭代優(yōu)化，尋找最優(yōu)的懲罰因子C以及核函數(shù)參數(shù)σ，然后利用優(yōu)化后的參數(shù)建立表面粗糙度預(yù)測模型，對銑削加工工件表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測，具體步驟如下:
[0006]步驟一:材料銑削加工實(shí)驗(yàn)以及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集和處理；
[0007]①選取加工工件材料，確定影響銑削加工工件表面粗糙度的加工因素，制定適當(dāng)?shù)膶?shí)驗(yàn)方案進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并測量對應(yīng)的表面粗糙度值；
[0008]②記錄不同銑削參數(shù)以及相應(yīng)的表面粗糙度值，并對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理作為建立預(yù)測模型的訓(xùn)練樣本。
[0009]步驟二:基于粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)算法尋求建立表面粗糙度預(yù)測模型的最優(yōu)參數(shù)；
[0010]①初始化粒子種群。設(shè)定迭代次數(shù)、粒子個數(shù)等參數(shù)，并隨機(jī)產(chǎn)生一組粒子的初始位置X (O)和速度V (O)；
[0011]②依據(jù)公式(I)計算粒子X(i)的適應(yīng)度fitk(i)
[0012]
【權(quán)利要求】
1.一種銑削加工工件表面粗糙度的預(yù)測方法，包括實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集和處理、參數(shù)優(yōu)化和建立預(yù)測模型三部分，其特征在于: a.在進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化時使用基于粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)算法尋求建立表面粗糙度預(yù)測模型的最優(yōu)參數(shù)； b.利用優(yōu)化后的參數(shù)建立表面粗糙度預(yù)測模型，并對不同銑削條件下對應(yīng)的加工工件粗糙度值進(jìn)行預(yù)測。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種銑削加工工件表面粗糙度的預(yù)測方法，其特征在于:在a.步驟中所述粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)算法包括以下步驟: ①初始化粒子種群；設(shè)定迭代次數(shù)、粒子個數(shù)等參數(shù)，并隨機(jī)產(chǎn)生一組粒子的初始位置X(O)和速度V (O)；
②依據(jù)公式
3.根據(jù)權(quán)利要求2中所述的一種銑削加工工件表面粗糙度的預(yù)測方法，其特征在于:所述粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)算法⑤中權(quán)重因子W、粒子速度V (i) = (V1 (i)，V2 (i)…VkQ))以及粒子位置 X(I) = (X1Q), x2(i)…xk(i))分別通過公式 w=wmin+(itermax-1ter)* (wmax_Wmin)/itermax?
V(i) =w*v (1-1) +errand* (pbest (i_l) _x (i_l)) +c2*rand* (gbest (i_l) _x (i_l)) X⑴=(X1⑴，X2⑴…xk⑴)進(jìn)行計算，式中Wmin為權(quán)重因子最小值，Wmax為權(quán)重因子最大值，itermax為最大迭代次數(shù)，iter為當(dāng)前迭代次數(shù)，v (i)、v (1-1)、x (1-1)、x (i)分別代表第i次迭代和第(1-1)次迭代時粒子的速度和位置，Pibest(1-1)為當(dāng)前個體最優(yōu)解的適應(yīng)度值，gbest(i_l)為當(dāng)前群體最優(yōu)解的適應(yīng)度值，rand為O到I之間的隨機(jī)數(shù)，Cl、c2為學(xué)習(xí)因子。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種銑削加工工件表面粗糙度的預(yù)測方法，其特征在于:在權(quán)利要求1中b.步驟利用優(yōu)化后的參數(shù)建立表面粗糙度預(yù)測模型需要將優(yōu)化得到的全局最優(yōu)粒子值分別賦給懲罰因子C和核函數(shù)參數(shù)σ，利用訓(xùn)練樣本建立相應(yīng)的銑削加工表面粗糙度預(yù)測模型。
【文檔編號】G06F19/00GK103761429SQ201410011258
【公開日】2014年4月30日 申請日期:2014年1月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月10日
【發(fā)明者】段春爭, 郝清龍, 周峰, 徐振, 張方圓 申請人:大連理工大學(xué)