本发明涉及一种工艺参数优化方法，尤其涉及一种船用柴油机机身关键孔系工艺参数可靠性优化方法。
背景技术：
：船用柴油机因其良好的经济性、较高的热效率、良好的机动性、较大的适用范围等优点在船用发动机中占据了绝对领先地位。作为船舶的主要动力推进装置，船用柴油机的造价一般占总船价的10％～20％，其结构复杂，一旦在航行过程中发生故障不仅维修存在一定的困难，还可能导致事故、耽误运输。船用柴油机机身作为柴油机的装配基础，其质量对于柴油机的装配与使用的影响极为显著。曲轴孔、凸轮轴孔和缸孔作为船用柴油机机身的关键孔系，其加工过程受切削工艺的影响，位置精度难以保证，而机身关键孔系的加工质量又直接影响了船用柴油机的性能，且目前机身孔系加工工艺的制定往往是凭借工艺人员的个人经验，一般以最差切削条件为基础来设定工艺参数，使得孔系加工过程长期处于保守工作状态，限制了加工设备性能的发挥，造成了实质性的浪费。现有技术主要是基于确定性的工艺参数的优化，并未考虑加工过程中的不确定性缺陷，缺乏加工过程可靠性优化的支撑，由此优化所得工艺参数可能会使所加工对象的缺陷概率大大提升。技术实现要素：发明目的：本发明提出了一种针对船用柴油机机身关键孔系加工过程中不确定性缺陷的加工工艺参数可靠性优化方法。技术方案：本发明所述的船用柴油机机身关键孔系工艺参数可靠性优化方法，包括：(1)分析确定影响柴油机机身关键孔系加工质量的主要工艺参数；(2)建立主要工艺参数与关键孔系位置精度间的近似模型，所述近似模型的输出为关键孔系的位置精度；(3)建立主要工艺参数与孔系变形量间的非线性回归模型，计算变形量超差概率，将其作为可靠性指标，分析孔系变形稳定域；(4)以关键孔系的位置精度最高作为优化目标，将变形量超差概率小于许用值、变形量稳定域、工艺参数许用范围作为约束建立机身关键孔系加工工艺参数可靠性优化模型；(5)对所述机身关键孔系加工工艺参数可靠性优化模型进行求解得到可靠性优化后的工艺参数。进一步地，所述步骤(1)采用专家群判断方法，包括：对于第i个与机身孔系加工相关的工艺参数，当专家判断所述工艺参数对孔系位置精度存在显著关系时，xi＝1；若不存在显著关系，则xi＝0，根据专家的等级给每个专家设置权重ωi，计算加权函数值：当βi≥0.5时，则将第i个工艺参数确定为主要工艺参数。进一步地，所述与机身孔系加工相关的工艺参数包括：切削速度、切削深度、进给量、刀具角度、环境温度。进一步地，所述步骤(2)包括：(21)对所述主要工艺参数样本点采样，得到近似模型训练样本集；(22)采用径向基神经网络建立主要工艺参数与关键孔系位置精度间的近似模型，所述近似模型的输入为所述主要工艺参数，输出为关键孔系的位置精度，利用所述近似模型训练样本集进行模型训练。优选地，步骤(21)中的样本点采样采用拉丁超立方法。进一步地，所述步骤(3)包括：(31)对关键孔系进行仿真，构建主要工艺参数与关键孔系变形量之间的非线性指数回归模型，如下公式所示：其中，θ为孔系位置精度值，αi为常数项系数，xi表示孔系加工的所述主要工艺参数，i为主要工艺参数的个数；(32)根据如下公式计算关键孔系变形量的灵敏度：其中，θ(x1,x2,x3,…,xi)表示步骤(31)中所述主要工艺参数与关键孔系变形量之间的非线性指数回归模型；(33)计算不同主要工艺参数区间内的灵敏度变化幅度进行对比，选择灵敏度变化幅度最小的主要工艺参数区间作为变形量稳定域。进一步地，所述步骤(4)包括：以建立的所述主要工艺参数与关键孔系位置精度间的近似模型为目标函数，以关键孔系位置精度最高作为优化目标，以变形量超差概率小于许用概率作为可靠性约束，以变形量稳定域作为稳定域约束，建立工艺参数可靠性优化模型形式如下：finda，b，c…minθ(a，b，c，…)s.tp(σmax≤[σ])≥[p]amin≤a≤amaxbmin≤b≤bmaxcmin≤c≤cmax其中，a,b,c…为孔系特征加工的主要工艺参数，θ为机身关键孔系位置精度特征，p为机身孔系加工的可靠度，σmax为最大变形量，[σ]为变形量许用值，[p]为机身孔系加工的许用可靠度。进一步地，所述步骤(5)采用粒子群算法和hooke-jeeves算法进行求解，包括步骤：首先初始化粒子群算法中粒子的位置和速度，计算每个粒子的函数值，并对粒子的个体极值进行存储，找到群体极值，通过粒子群算法定位目标极值在设计空间中所处的区域，再应用hooke-jeeves算法对该区域进行精确寻优，当寻优精度达到目标精度要求时，获得最佳设计结果并输出最优解，即可靠性优化后的工艺参数。有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下显著优点：本发明在对船用柴油机机身关键孔系工艺参数进行优化时，考虑了机身加工不确定缺陷并加以限制，在保证机身关键孔系精度的同时，降低了机身加工不确定缺陷的概率，通过组合优化算法求解快速获得机身孔系加工的最优工艺参数组合，可为工艺人员制定和改进机身孔系加工工艺参数提供理论依据。附图说明图1是本发明船用柴油机机身关键孔系工艺参数可靠性优化方法流程图；图2是本发明实施例的船用柴油机机身结构图；图3是本发明实施例的对所述机身关键孔系加工工艺参数可靠性优化模型求解过程流程图；图4是本发明实施例的寻优过程图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。请参见图1，其示出了本发明所述的船用柴油机机身关键孔系工艺参数可靠性优化方法流程图，以某型船用柴油机机身缸孔工艺参数可靠性优化为例，该型船用柴油机机身示意图如图2所示，a为机身缸孔。步骤1：分析确定影响柴油机机身缸孔加工质量的主要工艺参数5位专家对柴油机机身缸孔加工中的切削速度、切削深度、进给量、环境温度、刀具角度进行显著性判断，从而确定机身缸孔加工的主要工艺参数。当专家判断所述工艺参数对孔系位置精度存在显著关系时，xi＝1；若不存在显著关系，则xi＝0，根据专家的等级给每个专家设置权重ωi，计算加权函数值：当βi≥0.5时，则将第i个工艺参数确定为主要工艺参数。专家权重如表1所示，判断结果如表2所示。表1专家权重10.2520.1830.1740.1450.26表2通过专家群判断方法可知机身缸孔加工的主要工艺参数为切削速度、进给量及环境温度，其中对缸孔加工影响最大的工艺参数为切削速度。步骤2：建立主要工艺参数与缸孔垂直度间的近似模型(21)使用拉丁超立方对切削速度、进给量及环境温度这三个工艺参数进行选取，并基于拉丁超立方试验设计的样本点进行缸孔加工试验，试验结果如下表3所示。表3(22)以加工数据作为训练集对径向基神经网络进行训练，用径向基函数作为隐单元的“基”构成隐含层空间，建立工艺参数与缸孔垂直度之间的径向基神经网络模型。步骤3：建立主要工艺参数与缸孔变形量间的非线性回归模型，计算变形量超差概率，将其作为可靠性指标，分析缸孔变形工艺参数稳定域。(31)使用deform-3d软件对不同切削速度、进给量和环境温度下的缸孔镗削过程的切削力及切削温度进行计算。(32)使用hypermesh软件对柴油机机身模型进行网格划分，将划分好网格的机身导入abaqus中并定义其材料为qt500。对机身施加装夹力和自身重力，将切削力以静载荷的形式施加在缸孔上，切削温度以预定义温度场的形式施加在关键孔系上。(33)基于田口设计方案，使用abaqus求解不同工艺参数下的缸孔最大变形量，结果如表4所示。编号vc(r/min)f(mm/r)t(℃)变形量199.8520.4150.03140299.8520.5200.03469399.8520.6250.036534133.1360.4200.048685133.1360.5250.050586133.1360.6150.049677166.420.4250.055928166.420.5150.054829166.420.6200.05513(34)以工艺参数作为变量，变形量作为响应，对表1中做非线性回归，得到主要工艺参数与关键孔系变形量之间的非线性指数回归模型如下：q＝2.3*10-4*vc0.89057f0.0922127t0.0974116(35)由所述步骤(31)可知对缸孔变形影响最大的为切削速度，将工艺参数与变形量之间的非线性回归模型代入灵敏度公式，得到缸孔变形量对切削速度的灵敏度模型如下：基于表4田口设计划分的切削速度区间，计算切削速度不同区间内的灵敏度幅值，计算得到切削速度为99.852-133.136m/min区间的灵敏度的变化幅值为0.00000912，切削速度为133.16-166.42m/min间的灵敏度的变化幅值为0.0000069，选择灵敏度幅值较小的133.16-166.42m/min区间作为切削速度的灵敏度区间。步骤4：以关键孔系的位置精度最高作为优化目标，将变形量超差概率小于许用值、变形量稳定域、工艺参数许用范围作为约束建立机身关键孔系加工工艺参数可靠性优化模型。(41)对缸孔加工工艺参数进行优化，主要探究的是缸孔相对于曲轴孔垂直度的最小化，据此并基于所求得约束条件，可构建船用柴油机机身缸孔工艺参数优化模型：findvc，f，tminθc(vc，f，t)s.tp(qmax≤0.05)≥0.9133.16m/min≤vc≤166.42m/min0.4mm/r≤f≤0.6mm/r15℃≤t≤25℃其中，vc,f,t分别为切削速度、进给量及环境温度，θc为缸孔相对于曲轴孔的垂直度，根据经验设定缸孔许用变形量为0.05mm，p(qmax≤0.05)表示缸孔最大变形量小于许用变形量的概率。步骤5：对所述机身关键孔系加工工艺参数可靠性优化模型进行求解如图3所示，应用粒子群算法定位缸孔垂直度极值在设计空间中所处的区域，再应用hooke-jeeves算法对该区域进行精确寻优，最终获得最佳设计结果。粒子群算法参数设置为：惯性因子ω＝0.9，个体学习因子及环境学习因子c1＝c2＝2，粒子数为40，最大迭代次数为200，最大飞行速度为100。基于hooke-jeeves算法的粒子群算法参数设置为：初始步长δ＝0.5，缩减率β＝0.5，加速因子α＝1，精度ε＝10-6，其余参数与粒子群算法相同。寻找缸孔垂直度最优解过程如附图4所示。寻优求得缸孔加工的工艺参数最优组合为：切削速度为101.18m/min,进给量为0.46mm/r，环境温度为16.3℃。当前第1页1 2 3
技术特征：1.一种船用柴油机机身关键孔系工艺参数可靠性优化方法，其特征在于，包括步骤：
(1)分析确定影响柴油机机身关键孔系加工质量的主要工艺参数；
(2)建立主要工艺参数与关键孔系位置精度间的近似模型，所述近似模型的输出为关键孔系的位置精度；
(3)建立主要工艺参数与孔系变形量间的非线性回归模型，计算变形量超差概率，将其作为可靠性指标，分析孔系变形稳定域；
(4)以关键孔系的位置精度最高作为优化目标，将变形量超差概率小于许用值、变形量稳定域、工艺参数许用范围作为约束建立机身关键孔系加工工艺参数可靠性优化模型；
(5)对所述机身关键孔系加工工艺参数可靠性优化模型进行求解得到可靠性优化后的工艺参数。
2.根据权利要求1所述的船用柴油机机身关键孔系工艺参数可靠性优化方法，其特征在于，所述步骤(1)采用专家群判断方法，包括：
对于第i个与机身孔系加工相关的工艺参数，当专家判断所述工艺参数对孔系位置精度存在显著关系时，xi＝1；若不存在显著关系，则xi＝0，根据专家的等级给每个专家设置权重ωi，计算加权函数值：
当βi≥0.5时，则将第i个工艺参数确定为主要工艺参数。
3.根据权利要求2所述的船用柴油机机身关键孔系工艺参数可靠性优化方法，其特征在于，所述与机身孔系加工相关的工艺参数包括：切削速度、切削深度、进给量、刀具角度、环境温度。
4.根据权利要求1所述的船用柴油机机身关键孔系工艺参数可靠性优化方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：
(21)对所述主要工艺参数样本点采样，得到近似模型训练样本集；
(22)采用径向基神经网络建立主要工艺参数与关键孔系位置精度间的近似模型，所述近似模型的输入为所述主要工艺参数，输出为关键孔系的位置精度，利用所述近似模型训练样本集进行模型训练。
5.根据权利要求4所述的船用柴油机机身关键孔系工艺参数可靠性优化方法，其特征在于，步骤(21)中的样本点采样采用拉丁超立方法。
6.根据权利要求1所述的船用柴油机机身关键孔系工艺参数可靠性优化方法，其特征在于，所述步骤(3)包括：
(31)对关键孔系进行仿真，构建主要工艺参数与关键孔系变形量之间的非线性指数回归模型，如下公式所示：
其中，θ为孔系位置精度值，αi为常数项系数，xi表示孔系加工的所述主要工艺参数，i为主要工艺参数的个数；
(32)根据如下公式计算关键孔系变形量的灵敏度：
其中，θ(x1,x2,x3,…,xi)表示步骤(31)中所述主要工艺参数与关键孔系变形量之间的非线性指数回归模型；
(33)计算不同主要工艺参数区间内的灵敏度变化幅度进行对比，选择灵敏度变化幅度最小的主要工艺参数区间作为变形量稳定域。
7.根据权利要求1所述的船用柴油机机身关键孔系工艺参数可靠性优化方法，其特征在于，所述步骤(4)包括：
以建立的所述主要工艺参数与关键孔系位置精度间的近似模型为目标函数，以关键孔系位置精度最高作为优化目标，以变形量超差概率小于许用概率作为可靠性约束，以变形量稳定域作为稳定域约束，建立工艺参数可靠性优化模型形式如下：
finda，b，c…
minθ(a，b，c，…)
s.tp(σmax≤[σ])≥[p]
amin≤a≤amax
bmin≤b≤bmax
cmin≤c≤cmax
其中，a,b,c…为孔系特征加工的主要工艺参数，θ为机身关键孔系位置精度特征，p为机身孔系加工的可靠度，σmax为最大变形量，[σ]为变形量许用值，[p]为机身孔系加工的许用可靠度。
8.根据权利要求1所述的船用柴油机机身关键孔系工艺参数可靠性优化方法，其特征在于，所述步骤(5)采用粒子群算法和hooke-jeeves算法进行求解，包括步骤：
首先初始化粒子群算法中粒子的位置和速度，计算每个粒子的函数值，并对粒子的个体极值进行存储，找到群体极值，通过粒子群算法定位目标极值在设计空间中所处的区域，再应用hooke-jeeves算法对该区域进行精确寻优，当寻优精度达到目标精度要求时，获得最佳设计结果并输出最优解，即可靠性优化后的工艺参数。
技术总结本发明公开了一种船用柴油机机身关键孔系工艺参数可靠性优化方法，首先确定影响柴油机机身关键孔系加工质量的主要工艺参数，再建立主要工艺参数与关键孔系位置精度间的近似模型，输出关键孔系的位置精度，建立主要工艺参数与孔系变形量间的非线性回归模型，分析孔系变形稳定域，以关键孔系的位置精度最高作为优化目标，将变形量超差概率小于许用值、变形量稳定域、工艺参数许用范围作为约束建立机身关键孔系加工工艺参数可靠性优化模型，最后对所述机身关键孔系加工工艺参数可靠性优化模型进行求解得到可靠性优化后的工艺参数。本发明降低了机身加工不确定缺陷的概率，能够快速获得高精度的机身孔系加工最优工艺参数组合。
技术研发人员：杨威斌;孙丽;景旭文;周宏根;李国超;冯丰;曹利平;田锐敏;杨帆
受保护的技术使用者：江苏科技大学
技术研发日：2020.11.27
技术公布日：2021.03.12
