粒子群算法优化的车削温度组合预测模型研究

来源 :应用力学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yanzixu
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为了研究车削温度与车削振动、车削参数的相关性,搭建了车削温度-车削振动同步测试系统.通过车削试验,利用红外测温仪及三向加速度传感器采集了车刀刀尖附近的车削温度及车削振动时域信号,分析了不同车削参数下振动加速度及车削温度特征值的变化规律.基于车削温度均值与车削参数的响应面图及等高线图分析,得到了背吃刀量是影响车削温度升高的主要因素.根据试验数据,基于指数惯性权重粒子群算法,建立了车削温升均值关于车削参数、单向振动均方根值的3个回归模型;然后综合考虑3个振动方向和3个车削参数的影响,建立了基于拟合优度赋权组合预测方法的组合模型;由3个单项模型的标准误差确定权重,建立了由3个单项预测模型及相关权重表示的车削温升均值线性组合模型.组合预测模型的相关系数为0.87,大于3个单向回归模型的相关性系数,表明组合预测方法能够较好地预测车削温升,为刀具状态监测提供理论指导.
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