排序方式: 共有31条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
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 5μm、0.072 1 mm以及0.134 4 m/s~2。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。 相似文献
3.
针对已知障碍物形状和位置环境下的机器人全局路径规划问题,提出利用神经网络路径规划算法进行路径规划。为解决神经网络路径规划算法的局部极小值问题,提出地对障碍物的形状设定各条边的模拟退火初始温度。采用此方法仿真试验的结果表明,该方法能够避免某些局部极小值情况,规划的无碰路径达到最矩无碰路径。 相似文献
4.
整合SPC/EPC系统过程干扰的时间序列预测及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一个化工生产过程的干扰时间序列,建立了基于ARMA(p, q)过程的Box-Jenkins预测模型和基于径向基(RBF)神经网络的预测模型,并进行了预测对比实验,结果表明:神经网络预测方法比Box-Jenkins预测方法实现简单,具有较快的运算速度,并且短期预测和长期预测的精度均优于Box-Jenkins预测. 相似文献
5.
一种移动机器人三维路径规划算法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究移动机器人在三维工作环境中的全局路径规划问题,提出了一种基于神经网络结构能量函数的路径规划算法,可根据障碍物的形状设定不等的模拟退火初始温度.仿真结果表明,该算法计算简单,收敛速度快,是一种有效的移动机器人三维路径规划算法. 相似文献
6.
7.
8.
为提升铣削加工质量,研究一种基于犹豫模糊决策的数控铣削参数优化方法。根据铣削过程机理和实验数据建立铣削参数优化的数学模型,将犹豫欧氏距离与模糊逻辑推理相结合,对铣削过程中多响应系统进行简化,既避免了传统模糊测度方法中权重的设置,也充分提取了各响应之间相关性的有效信息,最后通过对实验中可控因子与模糊推理过程输出值进行主效应分析,得到铣削过程控制因子的最佳参数组合:当进给量为0.01 mm/tooth,铣削深度为0.064 mm、铣削速度达到396 m/min,铣削宽度达到12.26 mm时,加工零件的表面粗糙度Ra和Rt可以得到整体优化,从而提升加工零件的质量。该方法首次将犹豫模糊决策理论方法应用于铣削过程工艺参数优化,避免了均值处理法带来的信息损失,可增加实验设计的鲁棒性。与满意度函数法相比,研究的基于犹豫模糊决策的铣削参数优化方法不受权重大小制约,能够同时使过程的两个响应得到优化,具有实用的有效性和可操作性。 相似文献
9.
10.
自主移动服务机器人的研究现状浅析 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了近年来国内外移动式服务机器人的发展现状,对自主移动服务机器人动态环境建模与定位技术、路径规划与导航技术、人机交互技术等关键技术做了浅析,并对目前存在的问题和以后主要的研究方向进行了探讨. 相似文献