基于支持向量机和粒子群算法的钛合金铣削加工参数优化

钛合金材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工效果,为保证加工质量,提高生产效率及降低加工成本,研究切削加工参数的合理选择非常重要.对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量机的切削力预测模型,以材料去除率为优化目标,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的优化方法,对钛合金铣削加工参数进行了优化.结果表明,该方法准确、高效、可行,为钛合金加工工艺参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值.     

基于GA-SVR的薄壁叶片辅助支撑布局优化方法

作为一种典型的复杂曲面薄壁件，叶片在铣削加工过程中极易发生“让刀”，即弹性变形，严重影响着叶片的加工精度。针对该问题，设计了四自由度回转辅助支撑机构增加叶片的加工刚度，并提出了一种基于GA-SVR的薄壁叶片辅助支撑布局优化方法。首先，建立了综合考虑材料去除以及铣削力与弹性变形耦合效应的叶片铣削加工有限元仿真模型。其次，以辅助支撑布局作为设计变量，最大加工弹性变形和整体弹性变形均方差作为布局优劣评价指标，采用拉丁超立方试验设计和有限元仿真模型计算评价指标并生成样本集，再以支持向量机回归（SVR）对样本集进行训练获得评价指标的代理预测模型。然后，采用精英策略遗传算法（GA）优化薄壁叶片的辅助支撑布局。最后，进行了薄壁叶片铣削加工及三坐标测量实验，结果表明优化后的辅助支撑布局方案对叶片加工弹性变形的抑制程度可达57.6%。     

AO-LSSVM在铣削铝合金表面粗糙度预测研究与应用

为提高铣削7475铝合金表面粗糙度（）的预测准确性和便捷性，本文基于天鹰优化器算法（AO）对最小二乘向量机（LSSVM）进行优化，以4个铣削参数作为输入值，作为输出值构建铣削铝合金预测模型，通过与粒子群（PSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）和LSSVM 两种算法进行对比，采用灰色关联对铣削参数与表面粗糙度之间的相关性进行分析并通过GUI界面搭建预测系统。结果表明：基于AO-LSSVM的预测模型的预测误差为4.287 6%，拟合优度达到0.938 64，优于其他算法；每齿进给量与的相关性最大，灰色关联度值为0.764；通过GUI预测应用系统能实现高效、便捷、准确地预测值。     

支持向量回归机在结构可靠性分析中的应用

 评估结构的可靠度常常遇到隐式功能函数,对于此种情况经典的结构可靠性分析方法难以实施。目前,响应面和人工神经网络等回归方法已经广泛地用来构建显式函数替代隐式功能函数进行结构可靠性分析。支持向量回归机是一种与人工神经网络类似的新回归方法,目前很少用于结构可靠性分析。鉴于支持向量回归机出色的小样本学习性能、良好的泛化性能,本文提出了基于支持向量回归机的两种适用于隐式功能函数的可靠性分析方法：基于支持向量回归机的Monte-Carlo模拟法和基于支持向量回归机的一次二阶矩法。算例表明支持向量回归机可以在抽样范围内很好的逼近真实的隐式功能函数,减少结构分析次数。失效概率计算结果与经典方法的对照说明所提方法的计算精度较高,具有一定的实用价值。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.     

基于支持向量机回归的民机航材消耗预测研究

航材作为装备保障的关键部件,其精确化保障在降低库存管理成本、优化资金分配、提高飞行安全等方面有重要作用。为保障飞机正常起飞,增加航空公司运营收入,降低航材保障费用,针对飞机航材消耗样本小、变化大难以预测的问题,提出一种基于支持向量机回归的航材消耗预测模型。以某国产民用飞机实际消耗数据为例,对支持向量机回归模型的预测精度进行验证。结果表明：该支持向量机回归模型对小样本数据有很好的适应性,相比指数平滑法具有更高的预测精度。     

基于SVR多学科设计优化代理模型技术研究

为挖掘设计潜力,提高飞机设计质量,通过代理模型方法研究了多学科设计优化(MDO)。基于径向基函数模型,研究了一种新的代理模型技术--支持向量回归方法(SVR)。通过数值算例和某通用航空飞机多学科设计优化应用算例对支持向量回归方法的有效性进行了验证。研究结果表明,支持向量回归是一种比较有效的代理模型方法,在飞机多学科设计优化的理论研究和工程实践方面具有重要的参考意义。     

基于VMD的自适应复合多尺度模糊熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于自适应多尺度模糊熵、ILS（迭代拉普拉斯得分）特征选择和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。该方法采用变分模态分解对振动信号进行分解和重构,并计算重构信号的复合多尺度模糊熵;同时采用迭代拉普拉斯得分选择敏感故障特征,并将特征选择结果输入到基于粒子群优化支持向量机的多故障分类器进行识别。将提出的方法应用于滚动轴承试验数据分析。结果表明:该方法对试验数据的故障识别率为100%。并将基于ILS特征选择方法与基于SFS（sequential forward selection）特征选择进行了对比,表明基于SFS特征选择的最高识别率为92.86%,而基于ILS特征选择的故障识别率达到100%。      

硬支持向量回归机的快速在线近似解法及其在航空发动机解析余度中的应用(英文)

硬支持向量回归机由于过拟合现象而很少引起人们的注意。最近提出了一种关于硬支持向量回归机并拥有和软支持向量回归机泛化性能相当的快速离线近似解法。在此基础上,本文进一步提出了一种利用greedy stagewise和迭代策略的关于硬支持向量回归机的快速近似解法,并使该算法具有对复杂系统的在线参数估计能力。为了验证这种快速在线近似解法的有效性,本文又提出了一种基于此快速在线近似解法的用于航空发动机的解析余度技术。传感器失效和漂移的仿真实验表明了这种解析余度的可行性和有效性。同时,这也验证了本文提出的关于硬支持向量回归机的快速在线近似解法的有效性和合理性。另外,这种关于硬支持向量回归机的快速近似解法也可以推广到其它科技领域。     

钛合金TC4高速铣削表面形貌及表层组织研究

 钛合金高速铣削加工以高效率、高质量的优点已经广泛应用于航空航天工业。为优化钛合金材料高速铣削工艺参数,给表面完整性研究提供试验依据,采用扫描电镜（SEM）分析了不同铣削参数加工的钛合金试样表面形貌和表层组织。发现随着主轴转速的增加铣削表面质量越来越好,而轴向切深对钛合金高速铣削工件表层微观组织的影响甚微;铣刀一次走过的区域,中心处表面比边缘处表面质量好;绝大部分铣削表层组织中看不到变形组织,只是在个别区域出现了局部不连续的变质层,但切道侧面尖角处晶粒歪扭变形明显。     

TC18钛合金疲劳断裂过程声发射信号特征分析

声发射技术通过实时监测结构服役过程中发出的声发射信号,判断结构是否出现损伤,是一种重要的在线监测损伤的技术。为了明确TC18钛合金在疲劳试验中产生微裂纹、裂纹扩展及断裂等过程中声发射信号的特性,设计TC18钛合金试验件,进行其疲劳试验并全程采集声发射信号;采用参数分析方法,得到声发射信号在时域、频域方面的参数特征。结果表明:在裂纹萌生及扩展阶段,声发射信号幅值为40~65dB,低于相同条件下铝合金的信号幅值;在200~280kHz频段上,裂纹萌生阶段与后续过程的能量分布存在较大差异。结合上述研究结果,给出TC18钛合金试验件声发射监测的参考原则。     

TC4钛合金侧铣加工表面形貌分析及工艺参数优化

TC4钛合金是 1种典型的不易加工材料,其切削加工表面质量很难控制。为实现面向侧铣加工表面形貌的切削工艺参数优选,开展了 TC4钛合金侧铣加工实验研究。首先,探究了加工表面微观缺陷特征及其形成机制;然后,采用粗糙度参数 Ra和 Sa对铣削表面形貌进行定量表征,并分析了切削速度、进给量和切削深度对表面粗糙度参数的影响;最后,基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对铣削工艺参数进行了优化。研究发现,加工表面微观缺陷主要有进给刀痕等固有缺陷和黏附颗粒等随机缺陷。铣削表面粗糙度随主轴转速的增大先减小后增大;随径向切深的增大先增大后减小;随进给量先增大后减小。在主轴转速 n = 1 093 r/min、径向切深 ae = 0.2 mm、每转进给量 f = 0.06 mm/r的条件下可以获得较小的表面粗糙度。     

微动疲劳损伤试验设计研究

研制了微动桥式试验装置及试验方法。高低周复合加载由改装过的PW3-10型疲劳试验机来实现。使用应变片弓形元件测量微位移幅值。用弹性环实现微动桥和板状试件上法向接触压力的加载,利用本文中的方法及装置,已成功地完成了钛合金TC-11对高温合金GX8的微动疲劳损伤试验。     

基于粘弹性材料的五轴铣削加工被动抑振技术

针对薄壁件在铣削过程中极易出现颤振,且动力学特性快速变化导致切削稳定性多变的特点,研究基于粘弹性材料的被动阻尼技术,以增加薄壁零件阻尼、提升切削稳定性。提出阻尼层、约束层以及质量层的设计方案,模态试验表明该技术能大幅提升薄壁件阻尼,且对多阶振动模态有抑制作用。最后,将其应用于薄壁S样件的五轴铣削加工试验,多组切削参数下的试验结果表明,工件切削振动幅值最大可下降约97%。     

钛合金铣削刀具/工件接触区域温度预测

钛合金（Ti-6Al-4V）因其优良的综合性能广泛应用于航空航天领域中,然而由于其导热系数低、弹性模量低等特性,铣削加工过程中刀具/工件接触区域温度过高,从而导致刀具磨损严重,影响已加工表面质量。因此研究切削过程中刀具/工件接触区域温度具有重要意义。从切削机理出发,将切削区域的3个热源等效为螺旋线热源,其中热流密度计算类比铣削力预测模型中铣削力计算方法,提出包含铣削热系数的热流密度计算模型,并通过实验标定铣削热系数,结果表明热流密度随切削厚度增加接近于线性增加。建立刀具/工件接触区域温度预测模型,通过半人工热电偶测温实验对模型的可行性与准确性进行了验证,实验值与预测值的相对误差在10%之内。提高了刀具/工件接触区域温度的计算精度,并为切削参数的合理选择提供理论基础。     

某钛合金高精度薄壁零件加工方法研究

本文通过分析某钛合金高精度薄壁零件在生产过程中加工难点以及存在的问题基础上,提出了采用防振刀杆加工内孔,再以轴向定位夹紧加工外形的加工方法,该方法经过实践证明,解决了该零件尺寸因变形超差的问题,有效保证了零件的加工精度,完全满足生产实际需要,质量稳定可靠。     

基于铣抛喷组合工艺的TB6钛合金精铣参数优化

TB6钛合金是航空制造领域承重结构件的重要材料,属于典型难加工材料。开展了TB6钛合金铣抛喷组合工艺试验,研究了不同铣削参数对表面完整性的影响及精铣与喷丸工序间的耦合关系。结果表明,试件表面粗糙度主要受铣削每齿进给量fz影响。fz0.2mm/z时,组合工艺加工后,试件表面粗糙度值Ra较低;fz0.2mm/z时,随精铣fz提高,铣削硬化率下降,喷丸后的表面粗糙度提高;铣喷组合工艺条件下,铣削线速度vs在20~40m/min范围内,硬化率随vs的升高而降低,喷丸区域表面粗糙度升高;vs在40~50m/min范围内,铣削硬化率升高,喷丸区域表面粗糙度降低。切宽ae对试件硬化和表面粗糙度的影响不显著。铣喷组合工艺条件下的精铣参数优化结果为:vs=50m/min,fz=0.2mm/z,ae=1.0mm。铣抛喷组合工艺条件下,可在低于0.4mm/z范围内适当提高铣削每齿进给量fz。     

一种基于SVR的飞机巡航段油耗预测方法

针对飞机巡航段燃油消耗量预测问题,提出一种基于支持向量回归机(SVR:Support Vector Regression)的预测建模方法,并应用Grid-Search参数寻优法优化模型参数,基于真实QAR数据建立SVR预测模型,并从平方相关系数和平均绝对百分误差两个不同指标与BP神经网络模型的预测结果进行比较,比较结果表明:SVR预测模型的预测结果精度高。     

γ-TiAl合金铣削加工表面残余应力研究

为了探索高温理想结构材料γ-Ti Al合金铣削表面残余应力特性,结合正交试验数据处理方法中的极差分析法,建立各工艺因素情况下不同水平对表面残余应力的关系曲线,并对其工艺过程中的热力影响机理进行分析;同时建立面向残余应力的各因素灵敏度数学模型,进而确定以获取较大残余压应力为目标的工艺参数优选区间。研究表明:在试验参数限定范围内,步进方向以及进给方向均呈现为残余压应力,主要原因是冷塑性变形占主导作用。通过对灵敏度数学模型进行分析,发现残余应力对设计变量中的铣削速度变化最敏感,对每齿进给量、铣削深度和铣削宽度的敏感程度近似相同,为Ti Al金属间化合物铣削表面残余应力控制研究提供了理论依据。     

铣削过程多参数监测策略研究

 通过在时域和频域对端铣过程铣削力和铣削振动信号特征的分析,提取出对铣刀磨损和破损状态变化十分敏感的特征参量,在此基础上提出了由基于铣削力的“时段比值”监测策略和基于铣削振动的“硬件比较”监测策略组成的多参数监测策略。