本文關(guān)鍵詞：基于近似模型的超聲切割刀具優(yōu)化技術(shù)研究

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【摘要】：NOMEX蜂窩復(fù)合材料以其優(yōu)異的物理性能,目前廣泛的應(yīng)用在航空航天領(lǐng)域。NOMEX蜂窩復(fù)合材料是一種典型的難加工高分子復(fù)合材料,傳統(tǒng)銑削加工存在加工表面質(zhì)量差,加工精度低,加工環(huán)境粉塵大等諸多問題。近年來超聲波切割加工技術(shù)的引入,有效的解決了這些問題。目前國(guó)內(nèi)對(duì)超聲切割技術(shù)的研究還處在初級(jí)階段,而有關(guān)超聲切割刀具的研究更是極少。而超聲切割刀具做為超聲切割系統(tǒng)中的重要組成部分,其性能的提升對(duì)于超聲切割系統(tǒng)的加工性能具有重要意義,為此本文將超聲切割刀具結(jié)構(gòu)優(yōu)化技術(shù)作為研究對(duì)象,提出了基于粒子群算法與支持向量回歸方法相結(jié)合的優(yōu)化技術(shù),并驗(yàn)證了該方法的可行性,為超聲切割刀具結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化提供了一條切實(shí)可行的途徑。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)首先通過對(duì)超聲加工刀具、結(jié)構(gòu)響應(yīng)近似模型、優(yōu)化算法三個(gè)方面概述了國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)刀具結(jié)構(gòu)優(yōu)化領(lǐng)域的主要技術(shù)手段實(shí)驗(yàn)法與有限元法,存在優(yōu)化過程耗時(shí)過長(zhǎng)的問題。本文針對(duì)這種問題,為降低優(yōu)化過程的時(shí)間成本,以超聲切割刀具為研究對(duì)象,提出了粒子群算法與支持向量回歸相結(jié)合的優(yōu)化技術(shù)。(2)基于超聲加工技術(shù)原理,通過分析超聲切割刀具性能的評(píng)價(jià)指標(biāo),確定了刀具最大應(yīng)力、刀尖振幅、刀尖橫向位移與刀具組件固有頻率,作為結(jié)構(gòu)響應(yīng)近似模型的輸出變量。(3)為了快速而方便的獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),在ABAQUS有限元軟件平臺(tái)上開發(fā)了超聲切割刀具組件參數(shù)化建模仿真插件,實(shí)現(xiàn)了通過輸入刀具結(jié)構(gòu)參數(shù)即可自動(dòng)完成前、后處理的功能。(4)針對(duì)超聲切割刀具結(jié)構(gòu)優(yōu)化的具體問題,通過修改粒子群算法的尋優(yōu)方式,加快了其收斂速度。(5)基于支持向量回歸方法對(duì)樣本訓(xùn)練樣本學(xué)習(xí),獲取了結(jié)構(gòu)響應(yīng)近似模型。針對(duì)超聲切割刀具結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題,建立了優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。通過粒子群算法調(diào)用結(jié)構(gòu)響應(yīng)近似模型,得到了最優(yōu)刀具結(jié)構(gòu)參數(shù),并將優(yōu)化結(jié)果與有限元優(yōu)化方法得到的結(jié)果對(duì)比,驗(yàn)證了粒子群算法與支持向量回歸相結(jié)合的優(yōu)化技術(shù)的可行性。
【關(guān)鍵詞】：超聲切割 有限元參數(shù)化仿真 粒子群算法 支持向量回歸 刀具結(jié)構(gòu)優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TG71;TB33
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 論文選題背景及意義10-13
• 1.1.1 NOMEX蜂窩復(fù)合材料特點(diǎn)及應(yīng)用10-11
• 1.1.2 NOMEX蜂窩復(fù)合材料的超聲加工技術(shù)11-12
• 1.1.3 論文研究目的及意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 超聲加工刀具研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 近似模型的研究現(xiàn)狀14
• 1.2.3 優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文研究的主要研究?jī)?nèi)容15-17
• 第二章 有限元參數(shù)化仿真實(shí)現(xiàn)方法17-21
• 2.1 ABAQUS軟件二次開發(fā)簡(jiǎn)介17
• 2.2 參數(shù)化仿真實(shí)現(xiàn)語言Python17-19
• 2.3 參數(shù)化方法在ABAQUS中的實(shí)現(xiàn)19-20
• 2.3.1 ABAQUS腳本接口19
• 2.3.2 二次開發(fā)軟件集成方式確定19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 第三章 超聲切割刀具參數(shù)化建模與仿真21-28
• 3.1 超聲切割刀具性能評(píng)價(jià)指標(biāo)分析21-22
• 3.2 有限元參數(shù)化仿真插件前處理的開發(fā)22-25
• 3.3 有限元參數(shù)化仿真插件后處理的開發(fā)25-27
• 3.4 本章小結(jié)27-28
• 第四章 基于SVR-PSO的多目標(biāo)優(yōu)化方法基本原理28-37
• 4.1 粒子群算法與支持向量機(jī)結(jié)合方法概述28
• 4.2 粒子群算法基本原理28-32
• 4.2.1 粒子群算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)30-31
• 4.2.2 粒子群算法的實(shí)現(xiàn)方法31-32
• 4.3 支持向量回歸基本原理32-36
• 4.3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)32-33
• 4.3.2 支持向量回歸理論基礎(chǔ)33-36
• 4.3.3 支持向量回歸的實(shí)現(xiàn)36
• 4.4 本章小結(jié)36-37
• 第五章 基于SVM-PSO的超聲切割刀具結(jié)構(gòu)優(yōu)化37-46
• 5.1 基于SVM-PSO優(yōu)化方案介紹37
• 5.2 訓(xùn)練樣本收集37-39
• 5.2.1 訓(xùn)練樣本選取38-39
• 5.2.2 樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理39
• 5.3 近似模型的模型建立39-42
• 5.3.1 支持向量回歸模型的訓(xùn)練39-40
• 5.3.2 支持向量回歸模型參數(shù)優(yōu)化40
• 5.3.3 近似模型預(yù)測(cè)精度評(píng)估40-42
• 5.4 基于SVR-PSO的超聲切削模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化42-44
• 5.4.1 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)42-43
• 5.4.2 粒子群算法的改進(jìn)與實(shí)現(xiàn)43-44
• 5.5 優(yōu)化結(jié)果分析44-45
• 5.6 本章小結(jié)45-46
• 第六章 結(jié)論與展望46-48
• 6.1 論文總結(jié)46
• 6.2 研究展望46-48
• 致謝48-49
• 參考文獻(xiàn)49-51
• 附錄一51-54

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9 董昕，

本文編號(hào)：710193