本文關(guān)鍵詞：基于PSO-LS-SVM的發(fā)動(dòng)機(jī)多工序裝配質(zhì)量預(yù)測(cè)模型研究

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【摘要】：隨著中國(guó)汽車(chē)領(lǐng)域的飛速發(fā)展,汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)作為動(dòng)力發(fā)生裝置,其復(fù)雜程度越來(lái)越高,相應(yīng)的多工序裝配技術(shù)的難度也越來(lái)越高。在線(xiàn)質(zhì)量實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)是發(fā)動(dòng)機(jī)多工序裝配質(zhì)量控制的關(guān)鍵。質(zhì)量預(yù)測(cè)的研究方法從專(zhuān)家系統(tǒng)方法到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,再到各種支持向量機(jī)方法；研究的角度從工序級(jí)提升到系統(tǒng)級(jí),從單工序到多工序。質(zhì)量預(yù)測(cè)研究的對(duì)象也越來(lái)越多。但目前來(lái)看,質(zhì)量預(yù)測(cè)在發(fā)動(dòng)機(jī)應(yīng)用方面的研究仍然不足。針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)多工序裝配的回轉(zhuǎn)力矩檢測(cè)中較大的誤差波動(dòng)性影響裝配質(zhì)量的問(wèn)題,構(gòu)建了基于粒子群參數(shù)優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的發(fā)動(dòng)機(jī)多工序裝配質(zhì)量預(yù)測(cè)模型。該模型綜合考慮了多工序裝配質(zhì)量的不確定性和裝配工序相對(duì)確定的特征,選取了軸向間隙、同軸度、間隙配合、彎曲度等主要因素作為輸入質(zhì)量特性,曲軸回轉(zhuǎn)力矩作為輸出質(zhì)量特性,從而建立輸入質(zhì)量特性與輸出質(zhì)量特性之間的多維映射關(guān)系。根據(jù)采集整理后的質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),利用粒子群優(yōu)化算法對(duì)最小二乘支持向量機(jī)中的正則化參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,然后應(yīng)用訓(xùn)練出的模型來(lái)預(yù)測(cè)相應(yīng)條件下的曲軸回轉(zhuǎn)力矩。最后,以重慶某汽車(chē)股份有限公司生產(chǎn)的某型號(hào)的四缸汽油發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸回轉(zhuǎn)力矩檢測(cè)為研究對(duì)象,同時(shí)對(duì)比分析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,結(jié)果表明了該模型的實(shí)踐性與高效性,并從多工序的角度為在線(xiàn)質(zhì)量預(yù)測(cè)與控制提供了現(xiàn)實(shí)依據(jù),從而提高汽車(chē)裝配質(zhì)量的穩(wěn)定性與高效性。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U464.171

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