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数控加工切削参数优化匹配专家系统的研究

发布时间:2017-06-11 21:07

  本文关键词:数控加工切削参数优化匹配专家系统的研究,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:现代制造业发展的一个重要特征是由单品种多批量生产转向多品种少批量生产,这对制造系统的柔性化提出了越来越高的要求,对于数控加工企业来说,则面对着设备投资大,加工成本高的挑战,实现加工设备切削参数的优化是应对这一挑战的一条有效途径。本文的研究融合了群体进化优化方法、人工智能、数据库等先进的计算机技术,建立了金属切削参数多目标优化专家系统,为实现金属切削参数的优化探求一条途径,主要研究内容如下: 1.在分析传统金属加工参数优化方法弊端的基础上,通过引入模糊方法,综合金属切削加工中可能出现的不确定因素,以端面铣削为例,研究建立了金属切削加工参数多目标模糊优化模型。 2.研究引入了模拟退火遗传算法作为优化引擎,实现该模糊优化模型的求解,并通过算例验证,表明求解方法的优越性。 3.研究建立了基于人工智能神经网络的金属切削参数知识获取模型,该模型通过对优化后的参数实例进行学习,从而获取到对应条件下的加工参数匹配知识,在加工条件发生变更的情况下,无需再通过耗费大量机时的运算,就可以获得满意的优化结果。该模型的建立为切削用量优化匹配知识库的建立奠定基础。 4.开发实现了金属切削参数最优匹配专家系统的原型系统。该专家系统软件以金属切削参数多目标模糊优化模型为知识源,采用规则知识库和神经网络库相结合的策略用于表示知识。系统提供了方便快捷的人机界面,实现多目标和单目标条件下切削参数的优化,为金属切削加工提供适用、匹配的刀具参数和加工参数,从而实现充分利用金属切削领域内的经验知识来指导实际生产,提高加工设备的利用率,缩短生产周期,提高生产率的目的。
【关键词】:切削参数 专家系统 多目标优化 模糊优化 遗传算法 人工神经网络
【学位授予单位】:同济大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TG659
【目录】:
  • 第1章 绪论11-18
  • 1.1 课题来源11
  • 1.2 问题的提出11-12
  • 1.3 相关技术及研究现状12-16
  • 1.3.1 金属切削参数问题及优化方法12-13
  • 1.3.2 遗传算法13-14
  • 1.3.3 专家系统14-16
  • 1.4 论文研究的主要内容16-18
  • 第2章 金属切削参数多目标模糊优化模型18-27
  • 2.1 传统金属切削参数多目标优化模型18-19
  • 2.2 多变量模糊模型19-24
  • 2.3 模糊模型的求解方法24
  • 2.4 金属切削参数多目标模糊优化模型24-26
  • 2.5 本章小结26-27
  • 第3章 模型求解: 遗传算法27-43
  • 3.1 遗传算法的基本思想27-28
  • 3.2 遗传算法的适应性28-31
  • 3.2.1 结构适应性29-30
  • 3.2.2 参数适应性30-31
  • 3.3 遗传算法的约束优化求解31-37
  • 3.3.1 非线性规划问题31-32
  • 3.3.2 罚方法32-37
  • 3.4 求解多目标模糊优化模型37-42
  • 3.4.1 算法流程37-38
  • 3.4.2 模型求解38-40
  • 3.4.3 实例验证和分析40-42
  • 3.5 本章小结42-43
  • 第4章 专家系统知识表示方法43-56
  • 4.1 专家系统神经网络知识表示43-47
  • 4.1.1 专家系统知识表示43-44
  • 4.1.2 知识表示方法44
  • 4.1.3 神经网络方法44-47
  • 4.1.4 金属切削知识的神经网络表示47
  • 4.2 BP神经网络知识获取方法47-53
  • 4.2.1 传统知识获取方法48-49
  • 4.2.2 BP算法49-51
  • 4.2.3 BP网络参数选取原则51
  • 4.2.4 基于BP算法的知识获取步骤51-52
  • 4.2.5 运算实例52-53
  • 4.3 知识库的构造53-55
  • 4.3.1 金属切削参数库54
  • 4.3.2 专家系统知识库54-55
  • 4.4 本章小结55-56
  • 第5章 专家系统结构设计和系统实现56-65
  • 5.1 系统总体设计56-58
  • 5.1.1 专家系统的需求分析56
  • 5.1.2 系统模型设计56-57
  • 5.1.3 系统结构设计57-58
  • 5.2 专家系统推理机设计58-61
  • 5.2.1 推理方法58-59
  • 5.2.2 推理方向59-60
  • 5.2.3 控制策略60
  • 5.2.4 专家系统推理算法60-61
  • 5.3 系统运行实例61-63
  • 5.4 本章小结63-65
  • 第6章 结论和展望65-66
  • 致谢66-67
  • 参考文献67-70
  • 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果70

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 孔政伟;数控铣削物理仿真及优化系统研究[D];哈尔滨理工大学;2010年

2 张峗;切削用量选择与优化专家系统的研究与设计[D];太原理工大学;2011年

3 蒋济武;数控铣削加工振动建模及仿真系统研究[D];哈尔滨理工大学;2011年

4 黄李冲;基于SE300的车削专家系统关键技术研究[D];华东理工大学;2012年

5 潘小权;基于退火遗传算法的起落架切削参数优化研究[D];西北工业大学;2007年

6 李小忠;高速切削有限元仿真及加工参数优化的研究[D];南京理工大学;2007年

7 张立涛;基于神经网络的金属车削参数智能优化系统的研究与开发[D];太原理工大学;2008年

8 张中华;数控车削加工切削参数优选专家系统的研究[D];太原理工大学;2012年

9 杨飞;工艺信息管理系统与NC代码校验的研究[D];哈尔滨工程大学;2012年

10 马超;基于加工动力学模型的工艺参数优化研究[D];华中科技大学;2012年


  本文关键词:数控加工切削参数优化匹配专家系统的研究,由笔耕文化传播整理发布。



本文编号:442477

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