基于犹豫模糊决策的铣削参数优化

摘要

cqvip:为提升铣削加工质量,研究一种基于犹豫模糊决策的数控铣削参数优化方法。根据铣削过程机理和实验数据建立铣削参数优化的数学模型,将犹豫欧氏距离与模糊逻辑推理相结合,对铣削过程中多响应系统进行简化,既避免了传统模糊测度方法中权重的设置,也充分提取了各响应之间相关性的有效信息,最后通过对实验中可控因子与模糊推理过程输出值进行主效应分析,得到铣削过程控制因子的最佳参数组合:当进给量为0.01 mm/tooth,铣削深度为0.064 mm、铣削速度达到396 m/min,铣削宽度达到12.26 mm时,加工零件的表面粗糙度Ra和Rt可以得到整体优化,从而提升加工零件的质量。该方法首次将犹豫模糊决策理论方法应用于铣削过程工艺参数优化,避免了均值处理法带来的信息损失,可增加实验设计的鲁棒性。与满意度函数法相比,研究的基于犹豫模糊决策的铣削参数优化方法不受权重大小制约,能够同时使过程的两个响应得到优化,具有实用的有效性和可操作性。