SVR与MFO结合的高速滚齿工艺优化策略

"基于SVR和MFO的高速滚齿工艺参数优化方法，陈诚，阎春平，通过交叉支持向量回归(SVR)和飞蛾扑火算法(MFO)优化高速滚齿加工的工艺参数，以降低碳耗，推动低碳技术在滚齿加工中的应用。" 高速滚齿加工是一种重要的齿轮制造工艺，其效率和精度直接影响着齿轮的质量和生产成本。随着工业对环保和能源效率的要求提高，研究如何在保证加工质量的同时降低碳排放成为了当前的重要课题。本文提出的基于SVR（Support Vector Regression）和MFO（Moth-flame Optimization）的工艺参数优化方法，旨在解决这一问题。 支持向量回归（SVR）是一种机器学习算法，常用于非线性回归分析。在本研究中，SVR被用来建立滚齿加工过程中碳耗与工艺参数之间的关系模型。SVR的关键参数包括核函数类型（如径向基函数RBF）、惩罚因子C和松弛变量γ，这些参数的选择对模型的预测性能至关重要。MFO则是一种启发式优化算法，模拟了飞蛾寻找光源的行为，用于搜索最优的SVR参数组合，以提高模型的预测准确性。 飞蛾扑火算法（MFO）是一种全局优化算法，具有简单易实现、收敛速度快的特点。在优化过程中，MFO算法能够有效地探索解决方案空间，寻找最优的SVR参数设置。通过MFO找到的最优参数集可以输入到SVR模型中，进而预测出最佳的主轴转速和进给量等工艺参数。 在优化决策过程中，工艺参数包括但不限于主轴转速、进给量、切削深度等，这些参数的合理选择直接影响滚齿加工的效率和碳排放。通过对这些参数的优化，可以最小化碳耗，同时确保加工过程的稳定性和工件质量。在滚齿加工评价模型中，以碳耗作为优化目标，通过迭代更新SVR参数组和工艺参数组，直到满足预设的终止条件，例如达到预定的碳耗降低阈值或者优化次数限制。 此研究结合了机器学习和生物启发式算法，为高速滚齿加工提供了低碳优化策略，对于提升制造业的绿色制造水平，推动可持续发展具有重要意义。同时，这种方法也展示了跨学科技术在解决实际工程问题上的潜力，对于其他机械加工领域也有一定的参考价值。