申请/专利权人：苏州莱库航空装备科技有限公司

申请日：2021-09-02

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN113688534B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06N3/006;G06F18/25;G06Q50/04;G06F111/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2024.03.22#专利申请权的转移;2024.03.22#专利申请权的转移;2021.12.10#实质审查的生效;2021.11.23#公开

摘要：本发明涉及一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法，该方法制定不同铣削参数的铣削试验，搭建铣削温度和铣削力同步测试系统；铣削温度和铣削力同步测试系统测量铣削刀具尖端附近的铣削温度和三向铣削力的时域信号，并从铣削温度和三向铣削力的时域信号中提取铣削温度均值和铣削力均方根值；通过粒子群优化算法求解优化多特征融合模型，获得最优的铣削参数，即基于试验数据，建立以铣削温度均值、铣削力均方根及金属去除率为目标特征变量，铣削参数为优化参数的多特征融合模型，然后基于粒子群优化算法求解多特征融合模型中的特定铣削参数，从而获得所用试验参数范围内的最优铣削参数解。

主权项：1.一种基于多特征融合模型寻找最优铣削参数的研究方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、制定不同铣削参数的铣削试验，搭建铣削温度和铣削力同步测试系统；S2、铣削温度和铣削力同步测试系统测量铣削刀具尖端附近的铣削温度和三向铣削力的时域信号，并从铣削温度和三向铣削力的时域信号中提取铣削温度均值和铣削力均方根值；S3、通过粒子群优化算法求解优化多特征融合模型，获得最优的铣削参数，即基于试验数据，建立以铣削温度均值、铣削力均方根及金属去除率为目标特征变量，铣削参数为优化参数的多特征融合模型，然后基于粒子群优化算法求解多特征融合模型中的特定铣削参数，从而获得所用试验参数范围内的最优铣削参数解；通过粒子群优化算法求解优化多特征融合模型，获得最优的铣削参数的具体方法如下：S3-1、采用灰色关联分析方法，分析铣削温度均值与铣削力均方根的相关性；S3-2、选择最小铣削温度均值、最小铣削力均方根及最大金属去除率作为特征变量，选择铣削速度、进给速度及铣削深度作为优化参数，建立特征变量与优化参数之间的特征函数，然后将特征函数融合为多特征融合函数，通过粒子群算法对铣削中的多特征融合模型进行优化求解，获得最优铣削参数；具体包括以下：首先，选择铣削温度均值、铣削力均方根及金属去除率作为特征变量，选择铣削速度、进给速度及铣削深度作为优化参数，设铣削的3个优化参数铣削速度、进给速度、铣削深度分别为x1、x2、x3，建立以下特征变量与优化参数之间的特征函数， 然后，fxi为特征函数；D,a,b,c为回归参数；其次，将特征函数融合为以下多特征融合函数， 其中，Uxi表示多特征融合模型，f1xi表示最小铣削温度均值的特征函数，f2xi表示最小铣削力均方根的特征函数，f3xi表示最大金属去除率的特征函数；最后，利用粒子群算法优化多特征融合模型，具体方法如下：1假设在一个D维的目标搜索空间中，有N个粒子组成一个群落，其中第i个粒子表示为一个D维的向量Xi＝xi1,xi2,…,xiD，第i个粒子的“飞行”速度也是一个D维的向量，记为Vi＝vi1,vi2,…,viD，第i个粒子迄今为止搜索到的最优位置称为个体极值，记为pbest＝pi1,pi2,…,piD，整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置为全局极值，记为gbest＝pg1,pg2,…,pgD，初始化粒子种群；设置迭代次数；2将公式11作为适应度函数计算离子适应度值Fit[i]；3对每个粒子，用它的适应值Fit[i]和个体极值pbesti比较，如果Fit[i]pbesti，则用Fit[i]替换掉pbesti；4对每个粒子，用它的适应值Fit[i]和全局极值gbesti比较，如果Fit[i]gbesti，则用Fit[i]替换掉gbesti；5根据公式12和13更新各粒子的速度和位置，并采用公式14计算ω， 其中，c1、c2均为学习因子，ω为惯性权重，r1、r2均为[0，1]范围内的均匀随机数，f为粒子实时的目标函数值，fmin、favg分别为当前所有粒子的最小目标值、平均目标值，vmax、ωmin分别为惯性权重最大值、最小值，表示第i个粒子在D维的更新迭代速度，表示第i个粒子在D维的当前迭代速度，表示第i个粒子在D维的更新迭代位置，表示第i个粒子在D维的当前迭代位置，表示粒子群在当前迭代的个体极限值，表示粒子群在当前迭代的个体极限值；6判断是否达到迭代次数，如果达到则停止迭代计算并更新个体最优解pbest与全局最优解gbest，输出在此约束条件下的铣削速度、进给速度和铣削深度，否则返回步骤2。

全文数据：

权利要求：

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