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基于高斯过程模型与约束贝叶斯优化的自优化磨床

系统与控制 2020-06-11 v1 系统与控制 应用物理

摘要

在本研究中,在满足质量与安全约束的前提下,展示了磨床针对生产成本的自我优化。最终工件的质量要求根据磨削烧伤与表面粗糙度定义,安全约束根据磨削表面温度定义。磨削温度采用嵌入旋转砂轮内的高温计与光纤,在砂轮与工件的接触区测量。将约束贝叶斯优化与高斯过程模型相结合,用于确定制造碳化钨切削刀片的杯形砂轮磨床的最优进给速率与切削速度。该方法仅经过数次磨削试验,即可确定未知工件与刀具组合的最优参数。它还通过随机过程模型,将约束的不确定性纳入最优参数的预测中。

关键词

引用

@article{arxiv.2006.05360,
  title  = {Self-Optimizing Grinding Machines using Gaussian Process Models and Constrained Bayesian Optimization},
  author = {Markus Maier and Alisa Rupenyan and Christian Bobst and Konrad Wegener},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2006.05360},
  year   = {2020}
}

备注

12 pages, 10 figures, accepted in The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2020