本文關(guān)鍵詞：珩磨加工尺寸預(yù)報(bào)建模的研究

  更多相關(guān)文章： 珩磨 加工尺寸 預(yù)報(bào)模型 組合模型

【摘要】：作為一種特殊的磨削加工形式,珩磨是一種高效、經(jīng)濟(jì)的精加工方法。加工尺寸的預(yù)報(bào)建模是實(shí)現(xiàn)珩磨加工尺寸在線監(jiān)控的必要條件。將加工尺寸預(yù)報(bào)補(bǔ)償技術(shù)引入到珩磨加工過(guò)程中,利用氣動(dòng)測(cè)量系統(tǒng),檢測(cè)被加工工件的尺寸數(shù)據(jù),并將該數(shù)據(jù)作為尺寸預(yù)報(bào)的對(duì)象,建立實(shí)時(shí)模型,對(duì)其未來(lái)的尺寸進(jìn)行在線預(yù)報(bào),從而有效保證工件加工尺寸的精度。 本文針對(duì)珩磨加工過(guò)程,利用珩磨加工尺寸數(shù)據(jù)和MATLAB軟件,對(duì)常見(jiàn)的指數(shù)平滑模型、灰色GM(1,1)模型和AR(n)預(yù)報(bào)模型的適用性進(jìn)行了深入分析。在此基礎(chǔ)上,提出了幾種模型優(yōu)化方法和預(yù)報(bào)方法。主要研究?jī)?nèi)容如下： 1.對(duì)指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法和等維遞補(bǔ)GM(1,1)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行了計(jì)算及驗(yàn)證,得出了相應(yīng)模型的預(yù)報(bào)精度,分析得到了這兩種方法在珩磨加工尺寸預(yù)報(bào)上的優(yōu)劣性。 2.為了抑制等維遞補(bǔ)GM(1,1)預(yù)報(bào)模型維數(shù)對(duì)預(yù)報(bào)精度的過(guò)分影響,在比較傳統(tǒng)的對(duì)初始數(shù)據(jù)的函數(shù)變換方法之上,提出了去除明顯不合趨勢(shì)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理法,以提高預(yù)報(bào)精度,削弱模型維數(shù)對(duì)精度的影響。 3.基于GM(1,1)-AR(n)殘差修正組合模型,對(duì)其在珩磨加工尺寸預(yù)報(bào)中的適應(yīng)性進(jìn)行了驗(yàn)證。同時(shí),通過(guò)改變灰色等維GM(1,1)模型的維數(shù)和采用不同的AR(n)模型的參數(shù)估計(jì)法,對(duì)模型進(jìn)行了深入分析與研究,并且將提出的初始數(shù)據(jù)處理方法運(yùn)用到該模型的預(yù)報(bào)中,預(yù)報(bào)精度得到了明顯提高,取得了滿意效果。 4.基于對(duì)指數(shù)平滑模型和灰色預(yù)報(bào)模型的特點(diǎn)分析,提出了一種組合模型—SGM(αt,s0.t,1,1),并通過(guò)理論分析和實(shí)例計(jì)算,驗(yàn)證了該模型在柱塞套內(nèi)圓的珩磨過(guò)程中的適用性。同時(shí)對(duì)所提出模型的參數(shù)進(jìn)行深入分析和計(jì)算,得出了模型參數(shù)選擇的一般原則,保證了模型在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中的可靠性；并且對(duì)以往的靜態(tài)化調(diào)整系數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)化預(yù)測(cè),使得調(diào)整系數(shù)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)情況進(jìn)行調(diào)整,避免了靜態(tài)參數(shù)的弊端,能夠使組合模型獲得高的預(yù)報(bào)精度。
【關(guān)鍵詞】：珩磨 加工尺寸 預(yù)報(bào)模型 組合模型
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TH161;TG580.67
【目錄】：

• 目錄5-7
• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 插圖索引10-11
• 附表索引11-12
• 第1章 緒論12-20
• 1.1 引言12-13
• 1.2 課題來(lái)源13
• 1.3 珩磨加工尺寸預(yù)報(bào)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-18
• 1.3.1 珩磨加工現(xiàn)狀及珩磨機(jī)13-14
• 1.3.2 機(jī)械加工過(guò)程中的尺寸控制14-15
• 1.3.3 機(jī)械加工尺寸預(yù)報(bào)補(bǔ)償技術(shù)的研究現(xiàn)狀15-18
• 1.3.4 總結(jié)18
• 1.4 本文的研究目的和內(nèi)容18-20
• 1.4.1 研究目的18-19
• 1.4.2 研究?jī)?nèi)容19-20
• 第2章 時(shí)間序列模型的預(yù)報(bào)20-26
• 2.1 指數(shù)平滑模型20-21
• 2.1.1 指數(shù)平滑模型建模原理20-21
• 2.1.2 靜態(tài)指數(shù)平滑模型21
• 2.2 數(shù)據(jù)及其驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)21-24
• 2.3 動(dòng)態(tài)模型參數(shù)對(duì)預(yù)報(bào)精度的優(yōu)化24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 灰色模型的預(yù)報(bào)26-41
• 3.1 灰色等維遞補(bǔ)GM(1,1)預(yù)報(bào)模型26-28
• 3.1.1 GM(1,1)建模原理26-27
• 3.1.2 GM(1,1)模型精度檢驗(yàn)27-28
• 3.1.3 等維遞補(bǔ)預(yù)報(bào)28
• 3.2 數(shù)據(jù)及其驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)28-29
• 3.3 GM(1,1)模型維數(shù)對(duì)預(yù)報(bào)精度的影響分析29-32
• 3.4 對(duì)初始序列的變換研究32-38
• 3.4.1 初始數(shù)據(jù)的函數(shù)變換32-34
• 3.4.2 去除明顯不合趨勢(shì)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理法34-38
• 3.5 不等維情況下的預(yù)報(bào)分析38-40
• 3.6 本章小結(jié)40-41
• 第4章 基于灰色模型與時(shí)間序列模型的殘差修正組合模型41-50
• 4.1 殘差與殘差修正分析41
• 4.2 GM(1,1)－AR(n)殘差修正組合模型及其建模41-42
• 4.2.1 GM(1,1)－AR(n)殘差修正組合模型41-42
• 4.2.2 GM(1,1)－AR(n)殘差修正組合模型的建模方法42
• 4.3 AR(n)模型的建立42-43
• 4.4 GM(1,1)－AR(n)殘差修正組合模型預(yù)報(bào)分析43-47
• 4.4.1 AR(n)殘差模型的建立43-45
• 4.4.2 組合模型預(yù)報(bào)分析45-47
• 4.5 AR(n)模型中不同的參數(shù)估計(jì)法47-48
• 4.6 GM(1,1)－AR(n)殘差修正組合模型的優(yōu)化分析48-49
• 4.7 本章小結(jié)49-50
• 第5章 基于時(shí)間序列模型和灰色模型的組合模型的預(yù)報(bào)50-61
• 5.1 SGM(α_1,S_0,1,1)組合預(yù)報(bào)模型50
• 5.2 數(shù)據(jù)及其驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)50-53
• 5.3 調(diào)整系數(shù)對(duì)預(yù)報(bào)精度的影響分析53-55
• 5.4 動(dòng)態(tài)調(diào)整系數(shù)的研究分析55-59
• 5.5 與殘差修正組合模型的對(duì)比分析59-60
• 5.6 本章小結(jié)60-61
• 總結(jié)與展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-67
• 致謝67-68
• 附錄A 攻讀碩士研究生期間發(fā)表的論文68-69
• 附錄B 珩磨加工尺寸預(yù)報(bào)部分算法程序69-77

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 秦平,王中宇;軸承在磨削過(guò)程中的尺寸預(yù)報(bào)[J];軸承;1999年09期

2 陳國(guó)強(qiáng),趙俊偉,黃俊杰,劉萬(wàn)里;基于Matlab的AR模型參數(shù)估計(jì)[J];工具技術(shù);2005年04期

3 張弦;李世平;孫浚清;唐超;;基于支持向量機(jī)的動(dòng)態(tài)測(cè)量誤差非線性組合預(yù)測(cè)方法[J];工業(yè)儀表與自動(dòng)化裝置;2007年05期

4 甘麗珍;張銘鑫;劉明周;蔣增強(qiáng);葛茂根;;基于傅里葉變換的質(zhì)量預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)殘差修正模型[J];合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年06期

5 亓四華,費(fèi)業(yè)泰;基于灰色系統(tǒng)理論的柱塞套內(nèi)圓珩磨過(guò)程模型研究[J];機(jī)床與液壓;2002年03期

6 李勇;段正澄;;基于支持向量機(jī)的機(jī)械加工誤差預(yù)測(cè)與補(bǔ)償模型的研究[J];機(jī)床與液壓;2007年01期

7 王清明,盧澤生,董申;機(jī)械加工在線測(cè)量技術(shù)綜述[J];計(jì)量技術(shù);1999年04期

8 鄭堤,孫令貽;機(jī)械加工系統(tǒng)瞬時(shí)工藝能力預(yù)測(cè)分析[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與制造;2002年05期

9 孫建章，呂玉山，張鐳;外圓無(wú)心磨削質(zhì)量控制的灰色預(yù)測(cè)模型[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與制造;1994年01期

10 樂(lè)清洪,趙驥,朱名銓;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在產(chǎn)品質(zhì)量控制中的應(yīng)用研究[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);2000年03期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 于連棟;動(dòng)態(tài)測(cè)量系統(tǒng)現(xiàn)代建模理論研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2003年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 徐鴻濤;珩磨工件內(nèi)表面形狀快速判定方法的研究[D];蘭州理工大學(xué);2011年

2 張強(qiáng);機(jī)械加工尺寸預(yù)報(bào)建模的研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2002年

3 趙梅娟;GM（1，1）模型的改進(jìn)及其應(yīng)用[D];江蘇大學(xué);2005年

4 宣寒玉;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的珩磨加工工藝參數(shù)智能選擇方法[D];蘇州大學(xué);2010年

5 吳春廣;GM（1，，1）模型的改進(jìn)與應(yīng)用及其MATLAB實(shí)現(xiàn)[D];華東師范大學(xué);2010年

本文編號(hào)：526676