改进主成分法在钻削工艺优化控制中的应用

• 作者: 卢皎 禹建丽 谷丰盈 陈洪根
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: AISI 304不锈钢 改进主成分法 参数优化 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 1-6,45
• 页数: 7页
• 分类号: TH162|TG146
• 语种: 中文
• DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2020.09.001

摘要

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 5 μm、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.所得参数优化结果较之于响应曲面模型,效果改善显著,证明方法是有效的.