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J-GLOBAL ID：202002254371312648   整理番号：20A2590482

GRA-RSMに基づくマイクロフライス加工表面品質の多目的パラメータ最適化【JST・京大機械翻訳】

Multi-objective Parameters Optimization of Micro-milling Surface Quality Based on GRA-RSM

著者 (5件)： Li Wenqin (長春理工大学,長春 130022) ,  Yu Zhanjiang (長春理工大学,長春 130022) ,  Xu Jinkai (長春理工大学,長春 130022) ,  Jiang Haiyu (長春理工大学,長春 130022) ,  Yu Huadong (長春理工大学,長春 130022)
資料名： Biaomian Jishu  (Biaomian Jishu)
巻： 49  号： 9  ページ： 370-377  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2656A  ISSN： 1001-3660  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】表面粗さと残留応力の灰色関連度予測モデルを確立して,マイクロフライス加工パラメータ最適化方式を確立して,表面粗さを減少することによって,残留応力を最小化した。方法:まず、BBD試験方法を用いて、三因子三準位マイクロフライス加工実験を設計し、工作物の表面粗さと残留応力を測定した。次に,グレイ相関解析(GRA)法に基づいて,表面粗さと残留応力の信号対雑音比(SNR)を性能指標とし,多目的最適化を単一目的に変えた。次に,主成分分析(PCA)に基づいて,灰色相関分析とプロセスパラメータの間の二次回帰予測モデルを確立した。最後に,応答曲面法(RSM)を用いて最適パラメータを得た。結果:構築した灰色関連度予測モデルの平均誤差は6.9%であり、最適化結果は3.91%向上した。実験結果は,最適パラメータの組合せが,200r/minのスピンドル速度,60μmの軸方向深さ,285.8mm/minの送り速度であることを示した。【結語】灰色相関予測モデルの適合度は良好であり,信頼性と精度は高い。GRA-RSM最適化法に基づいて得られたプロセスパラメータの組合せは,表面粗さと残留応力を理想的に達成することができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  *最適化 ,  残留応力 ,  信頼性 ,  スピンドル ,  *フライス加工 ,  主成分分析 ,  プロセスパラメータ ,  応答曲面法 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 試験方法 ,  多目的最適化 ,  *パラメータ最適化 ,  相関分析 ,  最適パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： フライス加工  (QC02030R)

タイトルに関連する用語 (3件)： フライス加工 ,  表面品質 ,  パラメータ最適化