一種基于小樣本多類型參數(shù)的刀具壽命預測方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于小樣本多類型參數(shù)的刀具壽命預測方法，其過程為：確定多類型刀具參數(shù)；進行刀具壽命預測中影響刀具壽命的參數(shù)xi，i＝1，2，...，p；獲取小樣本刀具壽命實驗數(shù)據，確定上述步驟中的各參數(shù)值，完成刀具壽命切削實驗并獲取刀具參數(shù)組合下的小樣本刀具壽命值；構建動態(tài)預測模型，根據每次獲取的預測模型的均方差、預測平方和PRESS決定新的預測模型迭代的方向，采用相應的迭代參數(shù)獲取更好的預測模型，直到刀具壽命變化誤差在規(guī)定范圍內，終止預測模型的迭代過程，獲取最終的刀具壽命預測模型。本發(fā)明考慮刀具的設計、制造到使用中的參數(shù)改變對刀具壽命的影響，從而獲取更為準確的刀具壽命預測模型，更好地為生產提供基礎保障數(shù)據。
【專利說明】一種基于小樣本多類型參數(shù)的刀具壽命預測方法【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及刀具壽命預測領域，尤其涉及一種基于小樣本多類型參數(shù)的刀具壽命預測方法。
【背景技術】
[0002]刀具壽命作為決定機械加工成本和效果的重要參數(shù)，一直是機械加工研究中的研究重點和熱點。
[0003]現(xiàn)有技術中，采用泰勒公式對刀具壽命進行計算，泰勒公式是在進行了大量實驗的基礎上得到的被廣泛使用的刀具壽命預測經驗公式，但該公式僅就加工過程中的切削參數(shù)對刀具壽命的影響進行了嚴格細致的研究，其余參數(shù)對刀具壽命的影響無法進行區(qū)分，從而無法確定影響或者決定刀具壽命的主要因素。
[0004]鑒于上述缺陷，本發(fā)明創(chuàng)作者經過長時間的研究和實踐終于獲得了本創(chuàng)作。

【發(fā)明內容】

[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種基于小樣本多類型參數(shù)的刀具壽命預測方法，用以克服上述技術缺陷。
[0006]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種基于小樣本多類型參數(shù)的刀具壽命預測方法，其過程為:
[0007]步驟a，確定多類型刀具參數(shù)；進行刀具壽命預測中影響刀具壽命的參數(shù)xi，i =1，2，...，ρ;
[0008]步驟b，獲取小樣本刀具壽命實驗數(shù)據，確定上述步驟a中的各參數(shù)值，完成刀具壽命切削實驗并獲取刀具參數(shù)組合下的小樣本刀具壽命值；
[0009]步驟C，構建動態(tài)預測模型，根據每次獲取的預測模型的均方差、預測平方和PRESS決定新的預測模型迭代的方向，采用相應的迭代參數(shù)獲取更好的預測模型，直到刀具壽命變化誤差在規(guī)定范圍內，或達到迭代次數(shù)要求等，終止預測模型的迭代過程，獲取最終的刀具壽命預測模型。
[0010]進一步，
[0011]步驟Cl，確定上述每個刀具參數(shù)的一次函數(shù)表達式F的函數(shù)符號集Fl并編碼1-η ；
[0012]步驟c2，確定刀具參數(shù)間的函數(shù)符號集F2并編碼Ι-m ；
[0013]步驟c3，建立符號擬合模型進化算法；
[0014]步驟c4，擬合模型中需要確定的參數(shù)的數(shù)量；
[0015]步驟c5，獲得擬合模型參數(shù)矩陣，獲得擬合模型族；根據刀具參數(shù)的個數(shù)P值，確定各刀具參數(shù)函數(shù)之間的運算函數(shù)個數(shù)為p-ι ；
[0016]步驟c6，根據獲取的第一代隨機數(shù)m組每組共有ρ 3+(p_l) = 4P_1個參數(shù)，分別確定每個影響刀具壽命參數(shù)xi表達式中的ai，bi的值以及函數(shù)Fl與F2的編碼，從而確定刀具壽命的具體運算類型；
[0017]將計算得到的刀具壽命值與實驗測得的值進行比較，選取m組中方差小的一定數(shù)量的組作為優(yōu)勢種群，按照進化算法產生新的一代隨機數(shù)，以此類推，直到滿足停止條件；
[0018]步驟c7，根據最后進化得到的擬合參數(shù)寫出刀具壽命擬合方程。
[0019]進一步，上述停止條件為，判斷計算出的刀具壽命值與實驗測得的值的PRESS值和R值滿足要求，即停止進化；根據擬合模型的PRESS及R值，選取一個最優(yōu)擬合模型；判斷該最優(yōu)擬合模型是否滿足擬合度要求，若滿足，則結束；若不滿足，構造優(yōu)選矩陣，則獲得新一代系數(shù)矩陣，獲得新一代擬合模型族，并重復上述步驟c6。
[0020]進一步，在上述步驟c4中，根據刀具參數(shù)的個數(shù)i = P值，確定每個刀具壽命影響參數(shù)函數(shù)表達式中需要確定的參數(shù)個數(shù)為3 * P，包括系數(shù)a，b的值和影響參數(shù)函數(shù)表達式的運算函數(shù)項。
[0021]進一步，
[0022]所述多類型刀具參數(shù)包括，刀具設計中的刀具幾何參數(shù)；刀具制造過程中的刀具制造工藝參數(shù)；刀具使用中的刀具切削參數(shù)。
[0023]與現(xiàn)有技術相比較本發(fā)明的有益效果在于:本發(fā)明考慮刀具的設計、制造到使用中的參數(shù)改變對刀具壽命的影響，從而獲取更為準確的刀具壽命預測模型，能夠更好地為生產提供基礎保障數(shù)據；此方法在尋找刀具壽命預測模型的過程中能夠隨時看到刀具壽命在新的預測模型中的值，可以隨時根據需要停止迭代過程。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]圖1為本發(fā)明基于小樣本多類型參數(shù)的刀具壽命預測方法的流程圖；
[0025]圖2為本發(fā)明構建動態(tài)預測模型的過程。
【具體實施方式】
[0026]以下結合附圖，對本發(fā)明上述的和另外的技術特征和優(yōu)點作更詳細的說明。
[0027]本發(fā)明基于小樣本多類型參數(shù)的刀具壽命預測方法，其獲取刀具壽命預測模型所需進行的試驗次數(shù)相對少，屬于小樣本試驗，通過比較少的實驗并結合刀具的設計、制造和使用中的參數(shù)對刀具壽命的影響，可以對刀具壽命進行預測，對于新加工材料和新刀具材料的加工性能的掌握都是非常便捷的。
[0028]請參閱圖1所示，其為本發(fā)明基于小樣本多類型參數(shù)的刀具壽命預測方法的流程圖，該過程為:
[0029]步驟a，確定多類型刀具參數(shù)；進行刀具壽命預測中影響刀具壽命的參數(shù)xi，i =1，2，...，ρ;
[0030]在本發(fā)明中的多類型刀具參數(shù)包括，刀具設計中的刀具幾何參數(shù)；刀具制造過程中的刀具制造工藝參數(shù)；刀具使用中的刀具切削參數(shù)。
[0031]步驟b，獲取小樣本刀具壽命實驗數(shù)據；本發(fā)明采用正交實驗設計或響應曲面實驗設計，確定上述步驟中的各參數(shù)值，完成刀具壽命切削實驗并獲取刀具參數(shù)組合下的小樣本刀具壽命值。
[0032]步驟C，構建動態(tài)預測模型；本發(fā)明采用α _β符號擬合方法完成刀具壽命預測動態(tài)模型的構建。本發(fā)明創(chuàng)建的刀具壽命預測模型α-β符號擬合方法的具體算法如下:
[0033]請參閱圖2所示，其為本發(fā)明構建動態(tài)預測模型的過程，
[0034]步驟Cl，確定上述每個刀具參數(shù)的一次函數(shù)表達式F的函數(shù)符號集Fl并編碼1-n ；F1函數(shù)集及編碼，請參見表1所示；
[0035]表1
[0036]
【權利要求】
1.一種基于小樣本多類型參數(shù)的刀具壽命預測方法，其特征在于，其過程為: 步驟a，確定多類型刀具參數(shù)；進行刀具壽命預測中影響刀具壽命的參數(shù)xi，i = 1，2，...，p ; 步驟b，獲取小樣本刀具壽命實驗數(shù)據，確定上述步驟a中的各參數(shù)值，完成刀具壽命切削實驗并獲取刀具參數(shù)組合下的小樣本刀具壽命值； 步驟C，構建動態(tài)預測模型，根據每次獲取的預測模型的均方差、預測平方和PRESS決定新的預測模型迭代的方向，采用相應的迭代參數(shù)獲取更好的預測模型，直到刀具壽命變化誤差在規(guī)定范圍內，或達到迭代次數(shù)要求等，終止預測模型的迭代過程，獲取最終的刀具壽命預測模型。
2.根據權利要求1所述的基于小樣本多類型參數(shù)的刀具壽命預測方法，其特征在于， 步驟Cl，確定上述每個刀具參數(shù)的一次函數(shù)表達式F的函數(shù)符號集Fl并編碼1-η ； 步驟c2，確定刀具參數(shù)間的函數(shù)符號集F2并編碼Ι-m ； 步驟c3，建立符號擬合模型進化算法； 步驟c4，擬合模型中需要確定的參數(shù)的數(shù)量； 步驟c5，獲得擬合模型參數(shù)矩陣，獲得擬合模型族；根據刀具參數(shù)的個數(shù)P值，確定各刀具參數(shù)函數(shù)之間的運算函數(shù)個數(shù)為p-1 ； 步驟c6，根據獲取的第一代隨機數(shù)m組每組共有P * 3+(p-1) =4P-1個參數(shù)，分別確定每個影響刀具壽命參數(shù)xi表達式中的ai，bi的值以及函數(shù)Fl與F2的編碼，從而確定刀具壽命的具體運算類型； 將計算得到的刀具壽命值與實驗測得的值進行比較，選取m組中方差小的一定數(shù)量的組作為優(yōu)勢種群，按照進化算法產生新的一代隨機數(shù)，以此類推，直到滿足停止條件； 步驟c7，根據最后進化得到的擬合參數(shù)寫出刀具壽命擬合方程。
3.根據權利要求2所述的基于小樣本多類型參數(shù)的刀具壽命預測方法，其特征在于，上述停止條件為，判斷計算出的刀具壽命值與實驗測得的值的PRESS值和R值滿足要求，SP停止進化；根據擬合模型的PRESS及R值，選取一個最優(yōu)擬合模型；判斷該最優(yōu)擬合模型是否滿足擬合度要求，若滿足，則結束；若不滿足，構造優(yōu)選矩陣，則獲得新一代系數(shù)矩陣，獲得新一代擬合模型族，并重復上述步驟c6。
4.根據權利要求2或3所述的基于小樣本多類型參數(shù)的刀具壽命預測方法，其特征在于，在上述步驟c4中，根據刀具參數(shù)的個數(shù)i = P值，確定每個刀具壽命影響參數(shù)函數(shù)表達式中需要確定的參數(shù)個數(shù)為3 * P，包括系數(shù)a，b的值和影響參數(shù)函數(shù)表達式的運算函數(shù)項。
5.根據權利要求2或3所述的基于小樣本多類型參數(shù)的刀具壽命預測方法，其特征在于， 所述多類型刀具參數(shù)包括，刀具設計中的刀具幾何參數(shù)；刀具制造過程中的刀具制造工藝參數(shù)；刀具使用中的刀具切削參數(shù)。
【文檔編號】G06Q10/04GK103793762SQ201410038719
【公開日】2014年5月14日 申請日期:2014年1月23日 優(yōu)先權日:2014年1月23日
【發(fā)明者】郭宏, 閆獻國, 李建偉 申請人:太原科技大學