基于贝叶斯分析与遗传优化的加工中心能耗分析
应用统计
2022-07-13 v1
摘要
针对当前制造过程低碳排放与高效率的迫切需求，应用贝叶斯似乎不相关回归（SUR）模型分析了三种不同加工因素（切削深度、进给速率和主轴转速）对功耗与表面光洁度（粗糙度）的关系。分析中建立优化准则，并采用结合进化算法与基于导数（拟牛顿）方法的优化算法将其最小化，以寻找在获得良好表面光洁度质量下能耗的最优条件。还进行了贝叶斯 ANOVA 以识别对观测结果方差解释最重要的因素。数据来自在两台计算机数控（CNC）立式加工中心（Haas UMC-750 与 Leadwell V-40iT）中实施的因子实验设计。本研究部分结果显示：进给速率是功耗最具影响的因素，切削深度是对粗糙度值影响更强的因素。找到了三因素的最优操作点，对 Leadwell V-40iT 与 Haas UMC-750 机器的预测误差分别小于 0.01% 与 0.03%。
引用
@article{arxiv.2207.05243,
title = {Energy Consumption Analysis Of Machining Centers Using Bayesian Analysis And Genetic Optimization},
author = {Johnatan Cardona Jiménez and María I. Ardila and J. S. Rudas and Cesar A. Isaza M. and Edwin J. Núñez and Miguel A. Rodriguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.05243},
year = {2022}
}