本文關(guān)鍵詞：面向多目標(biāo)工藝參數(shù)優(yōu)化方法研究及軟件開發(fā)　出處：《東華大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 多目標(biāo)優(yōu)化 融合算法 反演 軟件開發(fā)

【摘要】：高速、超高速磨削加工的工藝參數(shù)設(shè)計(jì)決定了工件表面的完整性及加工效率。多目標(biāo)優(yōu)化方法通過確定的目標(biāo)函數(shù)模型和約束決策變量,為工藝參數(shù)的設(shè)計(jì)提供了多種選擇。本文的主要內(nèi)容和成果如下:(1)討論了多目標(biāo)優(yōu)化算法的基礎(chǔ)理論,并對基于NSGA-Ⅱ的函數(shù)gamultiobj函數(shù)的擁擠度距離、密度估計(jì)、約束處理以及主要的流程等進(jìn)行了研究。(2)為了使得多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果符合決策者的需要,將多目標(biāo)優(yōu)化算法、核主成分分析法和混合種群遺傳反演算法相結(jié)合,用于關(guān)鍵決策變量的反演,滿足決策者參數(shù)設(shè)計(jì)的需要。(3)提出將優(yōu)化算法、核主成分分析法、混合種群反演算法(gamultiobj-KPCA-MPGA)相融合。將此融合算法用于實(shí)際磨削加工工藝參數(shù)反演,與SGA反演方法相比,結(jié)果證明該方法的優(yōu)越性。(4)為了方便決策者對反演結(jié)果的獲取,利用C#、MATLAB和數(shù)據(jù)庫相結(jié)合的方式,開發(fā)了多目標(biāo)優(yōu)化工具軟件。利用高速磨削加工獲取的實(shí)驗(yàn)樣本,檢驗(yàn)了軟件的可行性和可靠性,能夠較好的解決多目標(biāo)優(yōu)化問題。
[Abstract]:The process parameter design of high-speed and ultra-high speed grinding determines the integrity and machining efficiency of workpiece surface. The multi-objective optimization method is based on the determined objective function model and constraint decision variables. The main contents and results of this paper are as follows: 1) the basic theory of multi-objective optimization algorithm is discussed. The crowding distance and density of the gamultiobj function based on NSGA- 鈪，

本文編號：1411599