基于概率约束的轴桥车削参数优化 论文

针对轴桥车削时变形大的问题，分别提出相应的工艺改进及加工参数优化策略。通过增加平衡配重，可以有效减小离心力对车削变形的影响。其次，基于概率约束的优化算法的应用使得我们能够选择最优的车削参数，从而实现车削过程的高效性和车削精度的可靠性。对于想要深入了解如何利用这种算法优化车削工艺的读者，可以参考约束优化问题牛顿约束优化法和求解约束优化问题的改进粒子群优化算法。

在此基础上，构建了以车削效率为目标的轴桥车削参数优化模型。为充分考虑车削参数的随机变化，我们将车削变形量小于给定值的概率作为约束条件。为了降低概率约束模型的计算成本，采用了基于平移传播的拉丁超立方采样方法来确定车削速度、背吃刀量与进给量的参数组合。这一方法的具体应用可以参见数控车削程序优化设计研究中的相关实例。通过有限元仿真得出各组参数对应的变形值，并进而构建车削变形的克里金模型。关于克里金模型的更多细节和应用场景，建议参考不同的克里金模型和kriging克里金方法_克里金插值算法这两篇文章。