白车身耐疲劳结构6σ稳健优化参数的估算仿真

为提高车辆耐疲劳结构性能,降低零部件失效概率,提出白车身耐疲劳结构6σ稳健优化参数估算方法。首先分析白车身耐疲劳结构组成部分及稳健优化,利用运动微方程描述其在线性条件下的相关向量,完成耐疲劳结构平均损耗的表达方程,将6σ稳健优化参数计算分解成4个基本步骤,以降低计算过程中不确定因素的敏感性;其次,以耐疲劳可用时间安全性要求为宗旨,计算出稳健优化参数的最大波动范围,利用2阶响应面模型计算均值及方差,完成估算模型的构建,使用遗传算法寻取最优结果;最终,与传统稳健优化参数方法的仿真结果对比证明,6σ稳健优化参数估算方法稳健性更高、抗干扰能力强,能有效提高车辆耐疲劳结构性能,改善零部件失效情况。

基于GRA与正则化RBF的稳健参数优化

为优化金属聚丙烯薄膜电容器热聚合工艺中多响应参数的设计,利用灰色关联度分析方法对实验参数进行综合模糊评价,依据预期改善效果,利用层次分析法给出各响应指标满足一致性检验的优先优化权重,使综合评价指标优先考虑优先优化权重大的响应指标。利用正则化径向基神经网络建立参数与综合评价指标的网络模型,并通过真值检验判断模型的拟真效果,在全局范围内找出最优参数组合。结果表明:在优先考虑响应稳健性及损耗角正切的基础上,正则化径向基神经网络能够很好地反映真实映射关系,可使热聚合工艺中多响应参数达到整体最优的效果。

基于AHP与正则化RBF的多响应稳健参数优化

为改善金属聚丙烯薄膜电容器热聚合工艺中多响应参数稳健设计,依据预期改善效果,利用层次分析法的定性定量分析给出各响应指标满足一致性检验的优先优化权重,使得综合评价指标优先考虑响应稳健性及损耗角正切。然后利用正则化径向基神经网络建立因子与综合评价指标的网络模型,通过与效应值的对比判断模型拟真效果,并在全局范围内找出最优参数组合。结果表明,在优先考虑响应稳健性及损耗角正切基础上,正则化径向基神经网络能够较好反映真实映射关系,热聚合工艺中多响应参数达到整体最优的全局优化效果。

基于模糊推理的改进多响应参数稳健优化方法

提出一种基于模糊逻辑推理的改进多响应稳健参数优化方法,建立模糊逻辑推理系统,由多个响应的满意度值推算出一个模糊推理等级.拟合含有噪声因子的多响应过程的神经网络预测模型,可以预测参数优化结果,减少实验量.通过案例分析验证了所提稳健参数优化方法的有效性.

PROCESSING PARAMETER OPTIMIZATION OF FDM BASED ON ROBUST DESIGN

The influence of processing parameters on the precision of parts fabricated by fused deposition modeling （FDM） technology is studied based on a series of performed experiments. Processing parameters of FDM in terms of wire-width compensation, extrusion velocity, filing velocity, and layer thickness are chosen as the control fac- tors. Robust design analysis and multi-index fuzzy comprehensive assessment method are used to obtain the opti- mal parameters. Results show that the influencing degrees of these four factors on the precision of as-processed parts are different. The optimizations of individual parameters and their combined effects are of the same impor- tance for a high precision manufacturing.