在加工中心的可靠性估計中,參數估計作為重要組 成部分,可通過樣本信息對總體分布所包含的未知參數 進行估計,從而推斷出分析對象的實際分布情況,其估 計的準確性將直接影響可靠性評價判斷的權威性,在分 析對象全壽命周期過程的可靠性活動中發揮重要作用。 因此,參數估計方法的精確度和易算度是評價其優劣的 .重要指標,受到了廣泛關注和研究。
長期以來,國內外學者就參數估計問題進行了大量 研究,針對可靠性數據特點提出了滿足不同分布條件的 估計算法,比如矩估計法、極大似然法、貝葉斯方法, 并不斷加以改進。£88611\¥311§61'[1]提出利用矩估計法求解 三參數估計問題,并給出針對weibull分布的參數值表; HL Hartei•等人嗎出了基于完整和截尾樣本的三參數Gam- ma分布和weibull分布的極大似然法,通過求解3個聯 立的極大似然方程即可得到未知參數估計值;在此基礎 上,GlenH. Lemonra提出左、右刪失數據條件下三參數 weibull分布的極大似然估計法,將3個聯立方程簡化為 2個聯立方程求解,降低了計算難度;曲延碌等人w基于 基金項目:“高檔數控機床與基礎制造裝備”國家科技重 大專項,課題《千臺國產加工中心可靠性提升工程》 (課題編號:2013ZX04011-011)
同一思想,通過設定位置參數值,采取只含有其余兩個 參數的極大似然方程組代替三參數最大似然方程組。貝 葉斯方法則利用先驗分布,在小樣本實驗數據條件下展 現優勢,自創建以來得到了大量研究與改進,比如 George C. Canavos等人[S1通過設定獨立的先驗分布給出 weibull分布尺寸參數與形狀參數的貝葉斯估計方法,S. K. Sinha等人提出三參數weibull分布下的參數估計和 可靠性方程的貝葉斯估計法。然而,常規的參數估計方 法不但適用范圍局限,且在復雜的數據分布情況下難以 進行求解,同時存在結果粗糙,影響估計精確度的問 題,很難滿足實際需求。
粒子群優化算法(PSOp是近年來發展起來的一種新 的進化算法。與遺傳算法相比,粒子群算法通過追隨當 前搜索到的最優值來尋找全局最優。局部最優粒子群優 化算法是粒子群優化算法的延伸,其不但繼承PS0算法 的實現容易、精度高、收斂快、通用性廣等優點,還有較 !強的全局最優解搜索能力,但是關于直接用該算法進行 可靠性模型參數估計的論文很少。因此,本文提出了一種 用該算法對加工中心可靠性模型進行參數估計的方法。
經過查閱大量相關材料和文獻易知[w〇1,加工中心 故障時間間隔服從三參數威布爾分布,則加工中心故障 |密度函數(即三參數威布爾分布函數)
本文提出了一種運用Lbest PSO算法進行加工中心 可靠性估計的方法。同時在LbestPSO的基礎上引人了 變異操作和自適應調整慣性因子,提高了 Lbest PSO算 法的全局解搜索能力和局部改良能力。實驗結果表明,改進后的LbestPSO算法在大小樣本中都具有較髙的估 計精度,并且其收斂速度快,時間成本小。
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2024-11
本文以組合式六角亭模型為實例,分析工藝難點與加工可行性,指出該模型的加工難點是模型形狀不規則和整體剛性差,并通過設計新的工藝方案解決加工難點,完成了模型整體的加工。新的加工工藝有助于提高加工效率和精度,為五軸數控加工提供了一個典型案例,對于五軸加工中心數控加工也具有指導作用和重要… [了解更多]
2024-11
宇匠數控 備注:為保證文章的完整度,本文核心內容由PDF格式顯示,如未有顯示請刷新或轉換瀏覽器嘗試,手機瀏覽可能無法正常使用!本文摘要:通過對混聯五軸加工中心自適應深度學習控制方法的 研 究,可 知 此 方 法 的 創 新 之 處 在 于:1)建 立 了 機 床 的 運 動 學 … [了解更多]
2024-11
在機測量技術由于其成本低、檢測效率高、無需二次裝夾等優勢被廣泛用于零件加工測量當中,使得五軸加工中心和五軸鉆攻中心,同時又兼具測量功能。在機測量系統的構成如圖1所示,硬件部分主要是由高精度探頭、信號接收器、機床整個本體,軟件部分由機床控制系統、測量軟件等組成[8]。待零件加工完成… [了解更多]
2024-11
?加工精度是影響機床性能和產品質量的主要難題,也是制約國家精密制造能力的重要因素。本文以五軸加工中心為對象,針對提升機床精度進行了研究。并且隨著科技的發展,精密的儀器和零件在生產實踐中占據的分量逐漸增加,在數控機床這種精密機器精度不斷提高的同時,必須控制內外界環境的隨機影響因素在… [了解更多]