基于最小二乘支持向量回归的划片刀刃长控制优化

作者：崔庆安; 段焕姣^*; 张迪^*; 乔帅; 董峰

来源：金刚石与磨料磨具工程, 2020, 40(03): 57-61.

DOI：10.13394/j.cnki.jgszz.2020.3.0009

• 划片刀刃长
• 参数优化
• 正交试验设计
• 最小二乘支持向量回归
• 粒子群算法

划片刀的刀刃长度影响划片刀的使用性能,而刀刃出露是控制刀刃长度的关键工序。在连续生产中一次腐蚀多片,刀刃长度存在波动。针对此问题,以子组划片刀刃长极差为响应,以溶液温度、溶液浓度、工件旋转速度为影响因子,选择正交试验设计方式获取试验点并得到样本集,再用最小二乘支持向量回归法建立模型,最后用粒子群算法对所建模型进行寻优,获得优化后的工艺参数。试验表明:该方法对降低划片刀生产中刃长波动性有显著效果,试验结果与建模寻优结果的划片刀刃长极差仅相差2.1μm。

• 单位
  郑州磨料磨具磨削研究所有限公司; 经济管理学院; 郑州大学; 上海海事大学