本文關(guān)鍵詞：基于模型預(yù)測控制的切削參數(shù)優(yōu)化研究

  更多相關(guān)文章： 切削力 仿真分析 模型預(yù)測控制 切削參數(shù) 多目標優(yōu)化

【摘要】：模型預(yù)測控制方法是從生產(chǎn)實踐中提煉出來的一類基于計算機優(yōu)化的控制算法,以其對約束處理能力強、魯棒性強、能方便適用于多輸入多輸出系統(tǒng)等優(yōu)點,廣泛應(yīng)用于各類工業(yè)生產(chǎn)過程中。隨著模型預(yù)測控制理論的不斷發(fā)展,其應(yīng)用研究也越來越熱門,應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷拓展。本論文以實際生產(chǎn)過程為背景,基于模型預(yù)測控制的滾動不變時域優(yōu)化策略和滾動縮減時域優(yōu)化策略,對多次走刀切削參數(shù)優(yōu)化問題進行了深入研究和探討,并取得了一些研究成果,具體如下：本文針對多次走刀切削參數(shù)優(yōu)化問題,首先通過設(shè)計車削切削力實驗來獲得相關(guān)實驗數(shù)據(jù)并運用仿真實驗來驗證其有效性,然后通過多元線性回歸方法確定指數(shù)切削力預(yù)測模型并將其應(yīng)用到所建立的基于模型預(yù)測控制策略的多次走刀切削參數(shù)優(yōu)化模型中。該切削參數(shù)優(yōu)化模型是以生產(chǎn)率及單位切除體積生產(chǎn)成本為目標函數(shù),相關(guān)技術(shù)指標為約束條件,屬于多目標、多變量、非線性優(yōu)化問題,文中分別采用寬容分層序列法及內(nèi)點法對所建模型進行處理并求解。在切削參數(shù)優(yōu)化過程中,滾動不變時域和滾動縮減時域優(yōu)化策略都得以應(yīng)用,從而使整個切削過程能夠獲得每次走刀的最優(yōu)切削參數(shù),包括背吃刀量、進給量及主軸轉(zhuǎn)速。仿真分析中,將兩種不同策略下的優(yōu)化結(jié)果進行對比,證明了本文所提出的策略不僅求解復(fù)雜度低,而且還能夠獲得使數(shù)控機床的生產(chǎn)率更高、生產(chǎn)成本更低的切削參數(shù)組合。
【關(guān)鍵詞】：切削力 仿真分析 模型預(yù)測控制 切削參數(shù) 多目標優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP273;TG506
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-23
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 模型預(yù)測控制10-17
• 1.2.1 模型預(yù)測控制基本原理10-12
• 1.2.2 有約束的模型預(yù)測控制12-15
• 1.2.3 模型預(yù)測控制研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 切削參數(shù)優(yōu)化17-20
• 1.3.1 切削參數(shù)優(yōu)化簡介及特點17-18
• 1.3.2 切削參數(shù)優(yōu)化的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-20
• 1.4 本論文研究的問題和貢獻20-21
• 1.5 論文基本框架21-23
• 2 切削力實驗研究23-32
• 2.1 切削實驗設(shè)備介紹23-26
• 2.2 切削實驗過程26-29
• 2.3 車削實驗數(shù)據(jù)采集過程介紹29-30
• 2.4 切削實驗結(jié)果30-32
• 3 車削過程仿真分析32-41
• 3.1 車削過程建模32-33
• 3.2 仿真結(jié)果分析33-41
• 4 切削力模型41-47
• 4.1 切削力的來源41-42
• 4.2 切削力經(jīng)驗公式42-43
• 4.3 切削力預(yù)測模型的建立43-45
• 4.4 實驗的統(tǒng)一性驗證45-47
• 5 基于模型預(yù)測控制的多次走刀切削參數(shù)優(yōu)化研究47-66
• 5.1 多次走刀切削參數(shù)優(yōu)化模型的建立47-55
• 5.1.1 模型的優(yōu)化目標47-51
• 5.1.2 優(yōu)化變量選擇51
• 5.1.3 約束條件51-54
• 5.1.4 模型的建立54-55
• 5.2 多目標優(yōu)化模型處理及求解方法55-57
• 5.2.1 多目標優(yōu)化模型的處理55-57
• 5.2.2 模型的求解57
• 5.3 模型預(yù)測控制策略57-60
• 5.3.1 模型預(yù)測控制57-58
• 5.3.2 模型預(yù)測控制策略的介紹58-60
• 5.3.3 基于模型預(yù)測控制策略求解步驟60
• 5.4 優(yōu)化仿真實例60-66
• 5.4.1 基本參數(shù)60-62
• 5.4.2 仿真結(jié)果分析62-66
• 6 結(jié)論與今后研究的展望66-68
• 6.1 結(jié)論66
• 6.2 今后研究的展望66-68
• 參考文獻68-72
• 附錄A 優(yōu)化算法程序72-80
• 作者簡歷80-82
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集82

【參考文獻】

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本文編號：638831