在主动测量中的基于支持向量机尺寸判定的研究

针对磨加工主动测量仪信号点到尺寸时的工件尺寸与信号点预设值由于圆度误差而存在偏差的问题,提出了基于支持向量机的圆度误差修正的尺寸判定方法。通过交叉验证参数寻优方法和最小二乘支持向量机理论搭建了圆度误差预测模型,实验分析模型的平均相对误差为MRE=0.0095,均方误差为MSE=0.0050;基于圆度误差的修正方法使到尺寸判定偏差绝对值最大不超过0.5μm,有效减弱了圆度误差对尺寸判定的影响,证明了基于圆度误差尺寸判定的合理性和可行性。     

基于圆形分割算法的圆度误差评定

准确评定圆度误差对于提高加工精度、保证零部件的工作精度具有重要意义。针对圆度误差评定准确性不高和计算速度慢的问题，提出一种圆度误差评定算法——圆形分割算法，建立新的数学模型，并将圆形分割算法与最小包容区域法的几何判断相结合评定圆度误差。以最小二乘圆心为初始圆心，以一定半径作圆，经过迭代，搜索实时圆心的位置，然后利用相交弦的几何结构进行判断，最后得到最小包容区域圆心。该方法无需满足等间隔采样和小偏差假设。经过算法验证，对圆度误差进行评定与比较，结果表明：利用该方法评定圆度误差的结果准确性高，计算速度快，稳定性好。     

最小二乘支持向量机弯曲回弹元模型技术研究

影响大尺寸高强度U型折弯件回弹的变量众多,使得其弯曲回弹难以控制。提出一种基于约束的高斯过程潜变量(RGPLVM)筛选技术来进行最优变量的筛选和降维。将筛选出的变量作为决策变量,并以最小二乘支持向量机(LSSVM)为基础,构建了大尺寸高强度U型折弯件的最小二乘支持向量机(LSSVM)元模型。分别以支持向量机(SVM),LSSVM和BP神经网络为模型进行预测,并将预测结果与实际工程零件进行对比。结果表明LSSVM模型的预测结果更为接近实际零件的回弹情况,从而验证了所提方法的可行性。     

基于改进布谷鸟搜索算法的圆度误差评定

为提高圆度误差的评定准确性和收敛速度,提出了一种改进布谷鸟搜索算法,以求解圆度误差评定问题。该改进算法根据最小区域法和最小二乘法建立圆度误差模型及计算公式,引入轮盘赌选择方法,对传统布谷鸟搜索算法莱维飞行中的步长缩放因子及重新寻窝概率进行优化。按改进布谷鸟搜索算法对数据进行仿真实验,结果表明,改进布谷鸟搜索算法与现代先进算法评定精度相当,但其收敛速度快,所需参数少。改进布谷鸟搜索算法的评定精度和收敛速度都优于传统布谷鸟搜索算法。     

基于最小区域法的圆柱度几何误差评定

在建立圆柱度几何误差最小区域评定规划模型的基础上,将最小区域法应用于圆柱度几何误差的优化评定中,实现了利用最小区域法对圆柱度几何误差规划模型的优化求解.以轴类零件的圆柱度的测量评定为例,通过对实际测量数据的误差评定,并将评定结果与现有的优化算法结果进行对比,结果表明基于最小区域法的圆柱度几何误差评定具有评定精度高等优点,具有较强的应用性和推广性.     

基于GA-LSSVM的数控机床热误差建模方法研究

为减小数控机床热误差对加工精度的影响,实现对热误差的补偿控制,提出一种基于遗传算法(GA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)数控机床热误差建模方法。利用遗传算法优化选择LSSVM惩罚因子C和核函数参数σ~2,构建针对某卧式加工中心主轴热误差的GA-LSSVM模型。根据该模型得到热误差的模拟值和测量值对比曲线,通过分析发现GA-LSSVM模型性能较好,模型残差较小,预测精度较高。建立热误差LSSVM模型和传统BP模型并与GA-LSSVM模型作对比,结果表明:GA-LSSVM模型绝对残差δ及均方误差MSE均为最小,模型决定系数R~2最大,验证了GA-LSSVM建模方法的有效性。     

基于LabVIEW的圆度误差测量分析系统研究

为了实现圆度误差测量分析,采用LabVIEW作为软件开发平台,研究了基于虚拟仪器的圆度误差采集和分析系统,设计了圆度误差评定的最小二乘圆法程序,实现了圆度误差测量评定。     

一种圆度误差最小区域评价方法

针对圆度误差的评价方法,介绍一种利用最小区域法评价圆度误差的计算方法.研究最小区域圆度误差评价机理,建立基于弦线截交关系的最小区域圆度误差评价模型,并得出了利用弦线相对变化搜索特征点的方法.通过内、外接圆的两次弦线变换关系,利用弦线变换产生的虚拟中心可以准确确定最小区域圆的"2+2"特征关系,达到了快速、精确利用最小区域法评价圆度误差的目的.通过分析表明,基于弦线截交关系的最小区域圆度误差评价方法计算效率高、易于实现且具有较高的评定精度,也为圆度误差评价提供一种新的方法和思路.     

最小外接圆法评定圆度误差的计算机实现方法

介绍了用最小外接圆判别准则评定圆度误差值的快速精确算法，研究了按最小外接圆判别准则求解圆度误差的过程和步骤，设计了程序流程图，并用C程序对实际零件进行数据处理。     

基于GA-LSSVR的铣削加工变形预测

为了解决传统预测方法铣削加工变形预测精度低等问题,文章提出基于遗传算法优化最小二乘支持向量回归法( GA-LSSVR)的铣削加工变形预测方法,首先,提出了基于遗传算法优化最小二乘支持向量回归法的铣削加工变形预测原理,其中通过遗传算法优化最小二乘支持向量回归模型参数,以获取高性能的最小二乘支持向量回归模型.实验结果表明,基于遗传算法优化最小二乘支持向量回归法的铣削加工变形预测精度高于支持向量机.     

立式磨削工艺系统建模方法及仿真研究

为研究磨削行为和磨削误差,提出以立式磨削工艺系统为分析对象的误差分析模型。该模型由转台、工件、砂轮、主轴等零部件组成。分析转速比、工件初始圆度误差相位、磨削时间和主轴回转误差对磨削精度的影响规律。结果表明：该系统能预测磨削行为和磨削误差;当转速比为整数时,磨削精度随着转速比的增大而提高;当转速比不是整数时,变化情况更加复杂;工件初始圆度误差的相位对最终的加工圆度不会产生影响;随着磨削的进行,工件圆度误差开始降低得很快,随后降低趋势逐渐变缓;在主轴误差的组成频率中,3阶误差导致的圆度误差最大,2阶误差导致的圆度误差最小。     

Evaluation of form data using computational geometric techniques—Part I: Circularity error

The present work deals with evaluation of form error from the measured profiles obtained using a form tester, namely roundness/cylindricity measuring instrument. In Part I, details of circularity evaluation are presented. Due to eccentricity in component setting and radius-suppression inherent in the measurement, circularity error has to be evaluated with reference to a limacon. A computational geometry-based algorithm is proposed for establishing minimum circumscribed, maximum inscribed and minimum zone limacons. A new type of control hull for directly constructing equi-angular diagrams and a new procedure for updating are introduced. Validation has been done with bench-mark data set and corresponding results available in the literature. Being geometry-based algorithm, it is simple to follow and each iteration can be visualized and interpreted geometrically. On comparison with simplex search method, the proposed algorithm is found to be computationally efficient in terms of accuracy and time taken. The proposed methods can be easily implemented in computer-aided roundness measuring instruments. Extension of this work for evaluation of cylindricity error has been dealt in Part II.     

氮化硅陶瓷轴承外圈磨削的双目标工艺优化

陶瓷轴承套圈的加工质量对轴承的回转精度和服役性能具有重要影响。首先,基于大量外圆磨削试验,通过最小二乘法分别建立陶瓷表面粗糙度和沟道圆度在不同工艺参数下的一元模型;其次,在一元模型基础上,通过粒子群优化算法(PSO算法)分别建立其表面粗糙度和沟道圆度在不同工艺参数下的多元模型;最后,通过PSO算法对表面粗糙度和沟道圆度进行双目标优化,得出轴承外圈加工时的最优工艺参数。结果表明:表面粗糙度在不同工艺参数下的多元复合模型的预测值和实际加工值的相对误差范围为5.83%～8.99%,沟道圆度多元复合模型的预测值和实际加工值的相对误差范围为4.62%～8.01%;双目标函数优化得到的工艺参数为砂轮线速度56.0 m/s、径向进给量0.012 mm/min、工件转速215 r/min。多元模型可较为准确地预测实际加工情况,最优工艺参数下的粗糙度值和圆度值分别为0.130 μm和2.20 μm,相比其他参数下的值较小。      

基于球杆仪的空间误差测量分析方法研究

数控机床误差的检测对于提高机床加工精度具有重要的意义.在分析已有的空间测量方法之后,介绍了一种可用于测量机床空间圆运动轨迹误差的测量仪器—Renishaw QC20-W球杆仪,它可以创建典型的机床位置精度空间测量,获得总体圆度误差值等信息,为实施圆轨迹的误差补偿打下基础.     

虚拟圆度误差测量仪的研制

介绍了虚拟圆度误差测量仪的构成、单片机数据采集电路及PC机数据处理软件。采用AT89C55单片机、光电编码器、电感式位移传感器和A／D转换芯片CS5522组成的数据采集电路实现了数据的自动采集；然后在Windows环境下，采用VB6设计数据处理软件。该测量仪将形位误差测量技术与虚拟仪器技术相结合，解决了圆度误差的测量问题，并且将圆度误差图形在屏幕上形象、直观地显示出来。整个系统性能稳定，测量精度高。     

基于PSO-LSSVM算法的表面粗糙度预测模型与应用

为便于选取合适的切削参数,以满足期望的加工表面质量要求,提出一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化(PSO)相结合的表面粗糙度预测模型。以预测精度和收敛速度为指标,对比PSO-LSSVM模型与支持向量机、人工神经网络和遗传算法优化BP神经网络模型的优劣。结果表明:PSO-LSSVM模型具有较高的预测精度和较快的收敛速度。基于MATLAB GUI搭建了表面粗糙度预测与参数优化应用系统。该系统具有较好的实用性,可实现简单、快速预测表面粗糙度,帮助决策人员灵活选取切削参数。     

基于改进的最小二乘支持向量机的退火炉内带钢延伸量预测

带钢在退火炉内进行长时间加热的过程中,由于炉内温度、张力以及带钢运行速度等变量间具有多重相关性且存在生产数据噪声,从而难以准确预测炉内带钢的延伸量。本文提出了一种基于遗传算法的BP神经网络理论(GA-BP神经网络)与最小二乘支持向量机(LSSVM)理论相结合的算法用于目标函数拟合,该算法兼顾最小二乘支持向量机的全局与局部拟合能力,有效避免算法陷入局部最优的缺点,利用改进的BP神经网络算法优化选择LSSVM 模型的惩罚因子和核函数参数,以避免人为选择参数的盲目性,使LSSVM具有更好的泛化能力和预测精度。将该方法应用到退火炉内带钢的延伸量预测,通过现场生产数据仿真模拟进行非线性函数估计,结果表明：本文所提出的方法具有良好的预测精度,可以应用于实际生产。     

基于SOA-LSSVM的SLS成形工艺参数优化研究

为提高选择性激光烧结( SLS)成形精度,解决工艺参数优化试验成本高等问题,选择激光功率、预热温度、扫描速度、扫描间距以及分层厚度5个工艺参数设计正交试验以获得样本数据并建立统一目标函数。采用人群搜索算法(SOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM), 建立基于SOA-LSSVM的SLS成形件精度预测模型;预测不同工艺参数组合下制件的统一性能,并与采用传统BP神经网络和LSSVM模型获得的预测结果进行对比。结果表明：SOA-LSSVM模型针对小样本预测问题具有良好的泛化能力,预测值与实际值的最大相对误差仅为1.11%,可为SLS加工参数组合的选择提供参考。     

Continuous workpiece speed variation (CWSV): Model based practical application to avoid chatter in grinding

The continuous variation of rotation speeds provides a means of avoiding chatter instability in different machining processes. This paper presents a time domain dynamic model that simulates chatter vibration during infeed centerless grinding for any continuously variable work rotation speed strategy. As a result of taking machine dynamics and main non-linear effects of the process into account, part roundness error is predicted for the whole grinding cycle. Lastly, experimental results have validated the model and verified that adequate speed variation strategies are capable of avoiding chatter and improving workpiece roundness and roughness, both for infeed and throughfeed centerless grinding.