粒子群算法的加工中心支承件不确定性多目标优化


伯特利数控     

 前言:

绪论

为保证加工中心精度  ,支承件设计需满足各项性能指标 。采用传统的经验法和相似产品类比法设计加工中心支承件  ,效果远达不到预期要求  ,且设计周期长、效率低12 。支承件设计制造过程中存在的各种不确定性因素  ,更使得传统设计方法无法满足现代高精度加工中心的设计要求 。因此在不确定性因素影响下  ,研究支承件满足多性能需求的多目标优化设计,成为加工中心设计的_个重要方向 。

不来制定性处理多总体目标优化网络步骤可在积极选择各不来制定各种因素的条件下  ,使来设计的相关的性能指標到达期望水平面  ,所以也愈来愈就越多的被用以化解事实现象 。V()pT等专门针对超级进化多对方提升中现实存在燥音的原因  ,指出了了种新的稳定决定战略 。Tenerelli P1提出一种多标准、多个人目标和不确实性浅析的方式来分析评估清洁能源农物转移的一这一或许性 。Cardna-VaId6s Y[5]提出基于客户需求不确定性的双目标供应链设计方法 。

规范十分有限元做法未能缓解犹豫不判断方面传入带去的不判断性设计方面  ,也未能能提供用以不判断性多最终目标调优的百度算法  ,论文以某款式工艺学校机床丝杠电机箱来说  ,依照机床丝杠电机箱结构特征规格对刚度比、质量的迟钝度分享难以确定调优变量名;使用支撑向量机做法构建机床丝杠电机箱的相似模式化;采取一阶当下的频繁作进行约束  ,担保机床主轴箱的情况耐热性;进行塑料颗粒群java算法解求轴箱不肯判定多指标调优问

题 。

1主要箱不判确定多梦想简化难题

支承件具体的特点指标英文怎样才能评价指标英文有静应力、承重和情况的特点指标英文  ,之所以当页就怎样才能建设我委加快支承件数据来的特点指标英文的不设判定多目标值优化方案问題完成了简述 。

基于粒子群算法求解立足不确定性多目标优问题的流程如图1所示 。


 

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结束语:

本文考虑支承件材料属性和切削载荷的不确定性,采用支持向量机方法解决了有限元方法无法建立不确定优化模型的问题 。运用改进的嵌套粒子群算法对加入一阶固有频率约束的主轴箱不确定性多目标优化问题进行求解 。优化后的主轴箱  ,在保证固有频率不低于原模型的情况下  ,刚度提高14. 6%,稳健性提升25.8%,质量降低8.3% 。


 

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