本發(fā)明涉及精密制造,具體為基于球面精密超聲珩磨的大數(shù)據(jù)評(píng)估系統(tǒng)。
背景技術(shù):
1、球面精密超聲珩磨技術(shù)是一種重要的表面處理技術(shù),廣泛應(yīng)用于航空航天、汽車制造、醫(yī)療器械等高精度要求的零部件加工中,該技術(shù)通過(guò)高頻振動(dòng)和磨料的共同作用,實(shí)現(xiàn)對(duì)工件表面的微細(xì)加工,以達(dá)到提高表面質(zhì)量、改善形狀精度和尺寸公差的目的,然而,球面精密超聲珩磨過(guò)程中涉及多種材料類型和復(fù)雜的工藝參數(shù),如材料硬度、韌性、超聲頻率、振幅、珩磨速度、磨料種類及濃度等,這些因素相互交織,使得加工質(zhì)量的穩(wěn)定性和可控性成為技術(shù)難點(diǎn)。
2、傳統(tǒng)的球面精密超聲珩磨評(píng)估方法主要依賴于經(jīng)驗(yàn)判斷和離線檢測(cè),這些方法不僅耗時(shí)費(fèi)力,而且難以全面準(zhǔn)確地反映加工過(guò)程中的質(zhì)量變化,隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展,利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行加工過(guò)程的質(zhì)量評(píng)估和優(yōu)化成為可能,然而,如何有效地收集、處理和分析球面精密超聲珩磨過(guò)程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),提取關(guān)鍵質(zhì)量特征,并基于這些數(shù)據(jù)制定和優(yōu)化加工工藝參數(shù),仍是當(dāng)前亟待解決的技術(shù)問(wèn)題。
3、現(xiàn)有技術(shù)中,雖然已有一些基于數(shù)據(jù)的加工過(guò)程優(yōu)化方法,但這些方法大多針對(duì)特定的加工過(guò)程或材料類型,缺乏針對(duì)球面精密超聲珩磨技術(shù)的通用性和適應(yīng)性,此外,這些方法在數(shù)據(jù)處理、質(zhì)量特征提取、工藝參數(shù)優(yōu)化等方面仍存在諸多不足,如數(shù)據(jù)收集不全面、質(zhì)量特征選擇不合理、優(yōu)化算法效率低下等,導(dǎo)致加工質(zhì)量的穩(wěn)定性和可控性無(wú)法得到有效提升。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、(一)解決的技術(shù)問(wèn)題
2、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足,本發(fā)明提供了基于球面精密超聲珩磨的大數(shù)據(jù)評(píng)估系統(tǒng),能夠全面收集和處理加工過(guò)程中的數(shù)據(jù),準(zhǔn)確提取關(guān)鍵質(zhì)量特征,并基于這些數(shù)據(jù)對(duì)加工工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,以實(shí)現(xiàn)加工質(zhì)量的穩(wěn)定性和可控性提升。
3、(二)技術(shù)方案
4、為實(shí)現(xiàn)以上目的,本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn):基于球面精密超聲珩磨的大數(shù)據(jù)評(píng)估系統(tǒng),包括:
5、大數(shù)據(jù)采集模塊,從多種數(shù)據(jù)源收集球面精密超聲珩磨加工數(shù)據(jù),匯總形成球面超聲珩磨大數(shù)據(jù)集,基于材料類型和工藝參數(shù)的不同組合,將加工數(shù)據(jù)劃分為若干個(gè)子數(shù)據(jù)集;
6、珩磨質(zhì)量評(píng)估模塊,確定珩磨質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)并提取對(duì)應(yīng)質(zhì)量特征,計(jì)算每種材料類型和工藝參數(shù)組合下質(zhì)量特征的過(guò)程平均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及過(guò)程能力指數(shù),并判斷當(dāng)前材料類型和工藝參數(shù)組合下珩磨質(zhì)量是否穩(wěn)定;
7、工藝參數(shù)準(zhǔn)備模塊,對(duì)于珩磨質(zhì)量不穩(wěn)定的材料類型和工藝參數(shù)組合,提取對(duì)應(yīng)的子數(shù)據(jù)集,獲取子數(shù)據(jù)集中所有質(zhì)量特征的過(guò)程能力指數(shù),按材料類型分組后,計(jì)算工藝參數(shù)與質(zhì)量特征的相關(guān)度,并建立映射關(guān)系;
8、工藝參數(shù)調(diào)整模塊,基于珩磨質(zhì)量穩(wěn)定的材料類型與工藝參數(shù)組合,選取其中一組作為初步方案,實(shí)施加工并收集數(shù)據(jù)計(jì)算過(guò)程能力指數(shù),若過(guò)程能力指數(shù)小于 cpk閾值,通過(guò)映射關(guān)系查找優(yōu)化變量,并構(gòu)建回歸模型;
9、優(yōu)化控制模塊,通過(guò)優(yōu)化算法進(jìn)行求解,得到優(yōu)化后的工藝參數(shù)組合,采用優(yōu)化后的工藝參數(shù)組合加工,并計(jì)算所有質(zhì)量特征的過(guò)程能力指數(shù),將過(guò)程能力指數(shù)與 cpk閾值進(jìn)行比對(duì),根據(jù)比對(duì)結(jié)果作出相應(yīng)的措施。
10、進(jìn)一步的,計(jì)算過(guò)程平均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及過(guò)程能力指數(shù),包括:
11、獲取球面超聲珩磨大數(shù)據(jù)集中,每種材料類型和工藝參數(shù)組合對(duì)應(yīng)的子數(shù)據(jù)集,使用公式計(jì)算子數(shù)據(jù)集中每種質(zhì)量特征的過(guò)程平均值,其中, μ表示過(guò)程平均值, x表示每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的值, n表示數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量;計(jì)算子數(shù)據(jù)集中每種質(zhì)量特征的過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)差:,其中, σ表示過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)差,為自由度。
12、進(jìn)一步的,使用公式計(jì)算子數(shù)據(jù)集中每種質(zhì)量特征的過(guò)程能力指數(shù),其中, cpk表示過(guò)程能力指數(shù), usl表示上限規(guī)格, lsl表示下限規(guī)格。
13、進(jìn)一步的,判斷當(dāng)前材料類型和工藝參數(shù)組合下珩磨質(zhì)量是否穩(wěn)定,包括:
14、預(yù)先設(shè)置 cpk閾值,將每種質(zhì)量特征的過(guò)程能力指數(shù)與 cpk閾值進(jìn)行比對(duì),若過(guò)程能力指數(shù)大于或等于 cpk閾值,則判定在當(dāng)前的材料類型和工藝參數(shù)組合下珩磨質(zhì)量穩(wěn)定;若過(guò)程能力指數(shù)小于 cpk閾值,則判定在當(dāng)前的材料類型和工藝參數(shù)組合下珩磨質(zhì)量不穩(wěn)定。
15、進(jìn)一步的,建立映射關(guān)系,包括:
16、按照初步方案中的工藝參數(shù)進(jìn)行設(shè)置,并進(jìn)行加工,收集加工過(guò)程中的各項(xiàng)數(shù)據(jù),包括所有質(zhì)量特征的實(shí)際測(cè)量值,根據(jù)收集到的加工數(shù)據(jù),計(jì)算每個(gè)質(zhì)量特征的過(guò)程平均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及過(guò)程能力指數(shù),將計(jì)算得到的過(guò)程能力指數(shù)與預(yù)設(shè)的 cpk閾值進(jìn)行比對(duì),若所有質(zhì)量特征的過(guò)程能力指數(shù)均大于或等于 cpk閾值,無(wú)需進(jìn)一步優(yōu)化;若任一質(zhì)量特征的過(guò)程能力指數(shù)小于 cpk閾值,則進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。
17、進(jìn)一步的,對(duì)于過(guò)程能力指數(shù)小于 cpk閾值的質(zhì)量特征,通過(guò)子數(shù)據(jù)集中同種材料類型不同工藝參數(shù)組合下的過(guò)程能力指數(shù),計(jì)算每個(gè)工藝參數(shù)與該質(zhì)量特征之間的相關(guān)度,計(jì)算公式如下:
18、;
19、其中, r表示相關(guān)度, x i和 y i分別表示工藝參數(shù)和過(guò)程能力指數(shù)的觀測(cè)值,和分別表示 x i和 y i的均值;
20、預(yù)先設(shè)置相關(guān)度閾值,當(dāng)任一工藝參數(shù)與當(dāng)前質(zhì)量特征之間的相關(guān)度大于相關(guān)度閾值時(shí),建立該工藝參數(shù)與當(dāng)前質(zhì)量特征之間的映射關(guān)系,否則,不進(jìn)行任何操作。
21、進(jìn)一步的,通過(guò)映射關(guān)系查找優(yōu)化變量,并構(gòu)建回歸模型,包括:
22、對(duì)于過(guò)程能力指數(shù)小于 cpk閾值的質(zhì)量特征,通過(guò)已建立的工藝參數(shù)與質(zhì)量特征之間的映射關(guān)系,查找質(zhì)量特征對(duì)應(yīng)的工藝參數(shù),將查找到的工藝參數(shù)作為優(yōu)化變量,將過(guò)程能力指數(shù)作為響應(yīng)變量,基于當(dāng)前設(shè)備的歷史加工數(shù)據(jù),構(gòu)建回歸模型:
23、;
24、其中, cpk表示過(guò)程能力指數(shù),表示優(yōu)化變量,表示回歸系數(shù),為誤差項(xiàng)。
25、進(jìn)一步的,通過(guò)優(yōu)化算法進(jìn)行求解包括:
26、設(shè)置約束條件和目標(biāo)函數(shù),目標(biāo)函數(shù):最小化質(zhì)量特征的過(guò)程能力指數(shù)的變異系數(shù),變異系數(shù):,其中, cv表示變異系數(shù), σ表示質(zhì)量特征的過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)差, μ表示質(zhì)量特征的過(guò)程平均值。
27、進(jìn)一步的,選擇遺傳算法,設(shè)置遺傳算法的初始參數(shù),包括種群大小、迭代次數(shù)交叉概率以及變異概率,將回歸模型集成到遺傳算法中,運(yùn)行遺傳算法求解,經(jīng)過(guò)若干次迭代后,獲得一組優(yōu)化后的工藝參數(shù)組合。
28、進(jìn)一步的,將過(guò)程能力指數(shù)與cpk閾值進(jìn)行比對(duì),根據(jù)比對(duì)結(jié)果作出相應(yīng)的措施,包括:
29、若質(zhì)量特征過(guò)程能力指數(shù)大于或等于 cpk閾值,繼續(xù)采用優(yōu)化后的工藝參數(shù)組合進(jìn)行加工;若質(zhì)量特征過(guò)程能力指數(shù)仍小于 cpk閾值,重新構(gòu)建回歸模型并調(diào)整優(yōu)化算法。
30、(三)有益效果
31、本發(fā)明提供了基于球面精密超聲珩磨的大數(shù)據(jù)評(píng)估系統(tǒng),具備以下有益效果:
32、(1)通過(guò)確定明確的珩磨質(zhì)量評(píng)估指標(biāo),并提取對(duì)應(yīng)的質(zhì)量特征,能夠準(zhǔn)確地評(píng)估不同材料類型和工藝參數(shù)組合下的珩磨質(zhì)量,通過(guò)比對(duì)過(guò)程能力指數(shù)與預(yù)設(shè)的 cpk閾值,能夠判斷當(dāng)前材料類型和工藝參數(shù)組合下珩磨質(zhì)量的穩(wěn)定性。
33、(2)對(duì)于珩磨質(zhì)量不穩(wěn)定的組合,通過(guò)計(jì)算工藝參數(shù)與質(zhì)量特征的相關(guān)度,并建立映射關(guān)系,可以揭示哪些工藝參數(shù)對(duì)質(zhì)量特征有顯著影響,從而指導(dǎo)工藝參數(shù)的調(diào)整和優(yōu)化,提高加工效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
34、(3)通過(guò)基于珩磨質(zhì)量穩(wěn)定的材料類型與工藝參數(shù)組合制定初步方案,并在實(shí)際加工中驗(yàn)證其效果,能夠確保所選方案的可靠性和穩(wěn)定性,在初步方案實(shí)施后,根據(jù)收集到的加工數(shù)據(jù)計(jì)算過(guò)程能力指數(shù),可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的質(zhì)量問(wèn)題,對(duì)于過(guò)程能力指數(shù)小于 cpk閾值的質(zhì)量特征,通過(guò)映射關(guān)系快速定位到對(duì)應(yīng)的工藝參數(shù),并構(gòu)建回歸模型,有助于避免盲目調(diào)整工藝參數(shù),從而提高加工效率。
35、(4)通過(guò)設(shè)置以最小化質(zhì)量特征過(guò)程能力指數(shù)的變異系數(shù)為目標(biāo)函數(shù),可以針對(duì)過(guò)程能力指數(shù)低于閾值的質(zhì)量特征進(jìn)行優(yōu)化,從而減小加工過(guò)程中的波動(dòng),提升珩磨質(zhì)量的穩(wěn)定性,借助回歸模型和優(yōu)化算法,可以精確地找到影響質(zhì)量特征的關(guān)鍵因素,并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整,提升加工效率和產(chǎn)品質(zhì)量。