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粒子群算法的加工中心支承件不確定性多目標(biāo)優(yōu)化
閱讀：134 發(fā)布時(shí)間：2020-8-12伯特利數(shù)控 加工中心 鉆攻中心
前言：
引言
為保證加工中心精度，支承件設(shè)計(jì)需滿足各項(xiàng)性能指標(biāo)。采用傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)法和相似產(chǎn)品類比法設(shè)計(jì)加工中心支承件，效果遠(yuǎn)達(dá)不到預(yù)期要求，且設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)、效率低12。支承件設(shè)計(jì)制造過程中存在的各種不確定性因素，更使得傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法無法滿足現(xiàn)代高精度加工中心的設(shè)計(jì)要求。因此在不確定性因素影響下，研究支承件滿足多性能需求的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì),成為加工中心設(shè)計(jì)的_個(gè)重要方向。
不確定性多目標(biāo)優(yōu)化方法可在充分考慮各不確定因素的情況下，使設(shè)計(jì)的各項(xiàng)性能指標(biāo)達(dá)到預(yù)期水平，因此也越來越多地被用來解決實(shí)際問題。V()pT等針對(duì)進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化中存在噪聲的問題，提出了一種新的穩(wěn)健選擇策略。Tenerelli P等1提出一種多標(biāo)準(zhǔn)、多目標(biāo)和不確定性分析的方法來評(píng)估能源作物轉(zhuǎn)換的一系列可能性。Card〇na-VaId6s Y等[5]提出基于客戶需求不確定性的雙目標(biāo)供應(yīng)鏈設(shè)計(jì)方法。
常規(guī)有限元方法無法解決由于不確定因素引入帶來的不確定性建模問題，也無法提供用于不確定性多目標(biāo)優(yōu)化的算法，本文以某型號(hào)加工中心主軸箱為例，根據(jù)主軸箱特征尺寸對(duì)剛度、重量的靈敏度分析選取優(yōu)化變量;利用支持向量機(jī)方法建立主軸箱的近似模型；利用一階固有頻率作為約束，保證主軸箱的動(dòng)態(tài)性能；采用粒子群算法求解主軸箱不確定性多目標(biāo)優(yōu)化問
題。
支承件主要性能評(píng)價(jià)指標(biāo)有靜剛度、重量和動(dòng)態(tài)性能，因此本節(jié)就如何建立旨在提高支承件各項(xiàng)性能的不確定性多目標(biāo)優(yōu)化問題進(jìn)行了闡述。
基于粒子群算法求解立足不確定性多目標(biāo)優(yōu)問題的流程如圖1所示。