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基于改进SVR的薄壁回转壳体装夹布局多目标优化方法
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作者 刘海波 赵九龙 +3 位作者 方锐 杨凯 赖小明 王永青 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第7期182-190,共9页
薄壁回转壳体刚性弱、易变形,合理的装夹布局可有效提高加工精度。多变量、多目标的装夹布局优化需要大量迭代计算,为此提出了一种基于黑翅鸢算法改进支持向量回归(black-winged kite algorithm support vector regression,BKA-SVR)与... 薄壁回转壳体刚性弱、易变形,合理的装夹布局可有效提高加工精度。多变量、多目标的装夹布局优化需要大量迭代计算,为此提出了一种基于黑翅鸢算法改进支持向量回归(black-winged kite algorithm support vector regression,BKA-SVR)与多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的薄壁回转壳体多点支撑装夹布局优化方法。首先,以支撑位置与夹紧力为优化变量,建立了虑及装夹变形、加工变形与振动的薄壁回转壳体装夹布局优化模型。其次,利用最优拉丁超立方抽样(optimal Latin hypercube sampling,OLHS)获取样本集,构造了BKA-SVR代理预测模型。再次,基于MOPSO获取Pareto前沿解,利用CRITIC权重法确定最优装夹布局。最后,以密封舱体为研究对象,针对焊缝加工求取了多点内撑夹具的最优布局,通过铣削试验表明优化后的多点支撑能满足壁厚精度要求。 展开更多
关键词 薄壁回转壳体 装夹布局优化 代理预测模型 多目标粒子群算法 多点内撑夹具
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