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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:賴世陽
研究生(外文):Shih Yang-Lai
論文名稱:車削加工之表面粗度與真圓度分析及最佳化研究
論文名稱(外文):Analysis and Optimization of Surface Roughness and Roundness on Turning Operation
指導教授:林正平林正平引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立海洋大學
系所名稱:機械與輪機工程學系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:110
中文關鍵詞:車削加工表面粗度真圓度類神經網路最佳化多目標遺傳演算法
外文關鍵詞:turning operationsurface roughnessroundnessneural networkoptimizationmulti-objective genetic algorithm
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本論文之研究目的在經由較少精車削加工實驗數據,建構具有精確預測能力之類神經網路車削模式。並以統計迴歸分析方法建立表面粗糙度及真圓度之加工參數經驗公式。比較迴歸分析與類神經網路模式之精確度及推廣能力,並討論各加工參數對模式影響。而後擇一較優模式並結合具有Pareto非劣解、 Tournament Sharing Selection等觀念之多目標遺傳演算法(MOGA)來尋求最佳之加工參數組合,並以G-bit加強局部搜索。
最佳化過程乃分別針對最小表面粗糙度與最大金屬移除率;最小真圓度與最大金屬移除率;最小表面粗糙度、真圓度與最大金屬移除率等不同目標組合,求得全域最佳參數解集合,最後利用最短距離法幫助決策者找出一組最佳解。
The objective of this research is to build a precision turning model for accurate prediction of surface roughness and roundness by using Neural Network and Regressional modeling
Methods with limited experimental results. Both models are evaluated and their prediction results are compared. The effects of each machining parameters to the surface roughness and roundness are carefully discussed. Furthermore, a multi-objective optimization has been conducted to find a set of best solutions of machining parameters. The optimization technique used in this thesis incorporates Pareto optimal sets, Tournament Sharing Selection and G-bit local search into the Genetic Algorithm to form a Hybrid Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA).
The optimization procedures are based on minimum surface roughness and maximum MRR, or minimum roundness and maximum MRR, or minimum surface roughness, roundness and maximum MRR. Finally one optimal solution can be provided to the decision maker by using the shortest distance method .
誌謝…………………………………………………………………….i
中文摘要……………………………………………………….………ii
英文摘要………………………………………………………………iii
章節目錄………………………………………………………………iv
表格目錄………………………………………………………………viii
圖形目錄………………………………………………………………ix
第一章 緒論
1.1 研究背景…………………………………………………………1
1.2 文獻回顧…………………………………………………………1
1.3 研究動機及目的…………………………………………………2
1.4 論文架構…………………………………………………………3
第二章 相關理論
2.1 類神經網路(Artificial Neural Network)…………………5
2.1.1 活化函數 ……………………………………………………7
2.1.2 類神經網路的學習規則………………………………………10
2.1.3 代價函數………………………………………………………11
2.2 倒傳遞類神經網路…………………………………………… 12
2.2.1 倒傳遞網路架構………………………………………………13
2.2.2 倒傳遞演算法則………………………………………………14
2.2.3網路訓練………………………………………………… ……16
2.3 統計迴歸分析………………………………………………… 18
2.3.1變異數分析…………………………………………………… 18
2.4 遺傳演算法………………………………………………… …20
2.4.1 簡單遺傳演算法(SGA)…………………………………… 21
2.4.2 混合遺傳演算法(HGA)…………………………………… 43
2.4.3 限制遺傳演算法………………………………………………45
2.4.4 多目標遺傳演算法(MOGA)…………………………………47
第三章 研究方法
3.1 製程模式建立……………………………………………………59
3.1.1 倒傳遞類神經網路……………………………………………59
3.1.2. 統計迴歸分析……………………………………………… 62
3.2 最佳化方法-多目標遺傳演算法(MOGA)結合混合遺傳演算法
(HGA)………………………………………………………………62
3.2.1 G-bit局部搜索………………………………………………65
3.2.2理想點最小距離法……………………………………………66
第四章 CNC車削實驗
4.1 實驗設備…………………………………………………………68
4.2實驗規劃……………………………………………………………69
4.3驗證實驗規劃………………………………………………………71
第五章 實驗驗證與分析
5.1 CNC車削加工實驗結果……………………………………………72
5.2製程模式之分析……………………………………………………73
5.2.1表面粗糙度分析…………………………………………………74
5.2.2 真圓度分析…………………………………………………… 78
5.2.3預測模式與切削條件關係………………………………………81
5.2.4預測模式之精度比較與驗證分析……………………………89
5.3 切削參數最佳化…………………………………………………93
5.3.1 不被支配解(Pareto非劣解)產生…………………………93
5.3.2 選取(複製)過程……………………………………………98
5.3.3 混合演算法……………………………………………………102
5.4 最佳化驗証………………………………………………………107
第六章 結論與未來展望
6.1 結論……………………………………………………………109
6.2 未來展望………………………………………………………110
參考文獻
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