Biên soạn phổ lực cắt động của máy tiện NC dựa trên các mô hình hỗn hợp hai chiều

Jialong He1,2, Shengxu Wang1, Guofa Li1, Zhaojun Yang1, Liang Hu2, Kai Wu3
1College of Mechanical Science and Engineering, Jilin University, Changchun, People’s Republic of China
2College of Computer Science and Technology, JiLin University, Changchun, People’s Republic of China
3Beijing Hangxing Machinery Manufacture Limited Corporation, Beijing, People’s Republic of China

Tóm tắt

Phổ tải của máy công cụ điều khiển số (NCMT) là dữ liệu cơ sở cho thiết kế độ tin cậy, dự đoán tuổi thọ và kiểm tra độ tin cậy với các điều kiện tải thực tế được mô phỏng. Phổ lực cắt tĩnh, có thể được biên soạn bằng công thức thực nghiệm, không thể phản ánh chính xác điều kiện tải thực tế. Do đó, một phương pháp biên soạn phổ lực cắt động được đề xuất bằng cách sử dụng các mô hình hỗn hợp hai chiều. Lực cắt động được đo tại phòng thí nghiệm dựa trên một lượng lớn dữ liệu quá trình cắt thu thập trong thực địa. Ma trận tần số trung bình và tần số biên độ của lực cắt động được thu được bằng phương pháp đếm dòng mưa. Các phân phối xác suất của độ trung bình và biên độ được thiết lập bằng cách sử dụng các mô hình hỗn hợp Weibull (WMM) dựa trên các đặc điểm của lực cắt động, và hai vấn đề chính của phương pháp này là xác định số lượng thành phần hỗn hợp và ước lượng tham số. Phân tích quan hệ Gray được sử dụng để định lượng ma trận đánh giá đa mục tiêu, từ đó xác định số lượng thành phần hỗn hợp. Các tham số được ước lượng bằng cách sử dụng thuật toán kỳ vọng cực đại (EM) cải tiến, trong đó các giá trị khởi tạo của tham số được thu được bằng K-means++ và phân loại ngẫu nhiên Bayesian. Cuối cùng, hàm phân phối xác suất chung giữa độ trung bình và biên độ được thiết lập bằng hàm Copula. Như vậy, phổ lực cắt động được biên soạn. Kết quả phân tích trường hợp cho thấy rằng các mô hình phân phối độ trung bình và biên độ với độ chính xác cao có thể được thu được bằng phương pháp đề xuất. Hơn nữa, độ chính xác của phổ tải của NCMT được cải thiện.

Từ khóa

#phổ lực cắt động #máy tiện NC #mô hình hỗn hợp #phân phối xác suất #thuật toán EM

Tài liệu tham khảo

Ahmadi H, Petrudi S, Wang X (2017) Integrating sustainability into supplier selection with analytical hierarchy process and improved grey relational analysis: a case of telecom industry. Int J Adv Manuf Technol 90(9–12):2413–2427 Baudry JP, Raftery AE, Celeux GK, Gottardo LR (2010) Combining mixture components for clustering. J Comput Graph Stat 19(2):332–353 Bizal A, Jernej K, Matija F (2013) Estimating a PDF of parameters of oxide inclusions on fatigue fracture surface of standardized specimen. Teh Vjesn 20(6):985–993 Celeux G, Soromenho G (1996) An entropy criterion for assessing the number of clusters in a mixture model. J Classif 13(2):195–212 Chen Y, Huang M, Yao J, Zhong Y (2003) Optimal concurrent tolerance based on the grey optimal approach. Int J Adv Manuf Technol 22(1–2):112–117 Cho BR, Choi Y, Shin S (2010) Development of censored data-based robust design for pharmaceutical quality by design. Int J Adv Manuf Technol 49(9–12):839–851 Eryilmaz S, Eryilmaz S (2014) Multivariate copula based dynamic reliability modeling with application to weighted-k-out-of-n systems of dependent components. Struct Saf 51(51):23–28 Figueiredo MAT, Jain AK (2002) Unsupervised learning of finite mixture models. IEEE T Pattern Anal 24(3):381–396 Gao Y (2014) Study on the programed load spectrum of the body fatigue bench test. J Mech Eng 50(4):92–98 Henna J (2005) Estimation of the number of components of finite mixtures of multivariate distributions. Ann I Stat Math 57(4):655–664 Jasim IF, Plapper PW (2014) Contact-state monitoring of force-guided robotic assembly tasks using expectation maximization-based Gaussian mixtures models. Int J Adv Manuf Technol 73(5–8):623–633 Jiang C, Zhang W, Wang B (2014) Structural reliability analysis using a copula-function-based evidence theory model. Comput Struct 143:19–31 Klemenc J, Fajdiga M (2004) An improvement to the methods for estimating the statistical dependencies of the parameters of random load states. Int J Fatigue 26(2):141–154 Klemenc J, Fajdiga M (2008) Improved modelling of the loading spectra using a mixture model approach. Int J Fatigue 30(7):1298–1313 Li DQ, Wu SB, Zhou CB (2012) Performance of translation approach for modeling correlated non-normal variables. Struct Saf 39(4):52–61 Li W, Shi X, Ke J, Shi Q, Zou X, Yu Y, Yi P (2014) Weave method study of customer correlated load Spectrum for driveline durability indoor test. J Mech Eng 50(20):143–150 Li Z, Chen F, He J, Zhu M, Xu B (2016) Signal processing of time domain load signals of CNC lathe based on improved Neighbor Block. Information science and systems, 2016 proceedings. Annual, 2016. IEEE, p 12–17 Li Y, Lv Z, Cai W, Zhu S, Huang H (2016) Fatigue life analysis of turbine disks based on load spectra of aero-engines. Int J Turbo Jet Eng 33(1):27–33 Lukočiene O, Vermunt JK (2009) Determining the number of components in mixture models for hierarchical data. Stud Classif Data Anal 16(1165):241–249 Nagode M, Fajdiga M (1998) A general multi-modal probability density function suitable for the rainflow ranges of stationary random processes. Int J Fatigue 20(3):211–223 Nagode M, Fajdiga M (2011) The REBMIX algorithm for the multivariate finite mixture estimation. Commun Stat-Theor M 40(11):2022–2034 Peng W, Li YF, Yang YJ, Zhu SP, Huang HZ (2016) Bivariate analysis of incomplete degradation observations based on inverse gaussian processes and copulas. IEEE T Reliab 65(2):624–639 Shao Y, Liu J, Mechefske CK (2011) Drive axle housing failure analysis of a mining dump truck based on the load spectrum. Eng Fail Anal 18(3):1049–1057 Mclachlan G (2000) Finite mixture models[J]. Partha Deb 39(4):521–541 Shi K, Zhang D, Ren J (2015) Optimization of process parameters for surface roughness and microhardness in dry milling of magnesium alloy using Taguchi with grey relational analysis. Int J Adv Manuf Technol 81(1–4):1–7 Stephens M (2000) Bayesian analysis of mixture models with an unknown number of components-an alternative to reversible jump methods. Ann Stat 28(1):40–74 Topaça MM, Ercan S, Kuralay NS (2012) Fatigue life prediction of a heavy vehicle steel wheel under radial loads by using finite element analysis. Eng Fail Anal 20(3):67–79 Wang Y, Zhu C (2015) Load spectrum modeling for tracked vehicles based on variational Bayesian inference. P I Mech Eng B-J Eng 229(1 Suppl):178–188 Wang Y, Jia Y, Shen G (2002) Multidimensional force spectra of CNC machine tools and their applications, part one: force spectra. Int J Fatigue 24(10):1037–1046 Wang Y, Shen G, Jia Y (2003) Multidimensional force spectra of CNC machine tools and their applications, part two: reliability design of elements. Int J Fatigue 25(5):447–452 Wang HX, Luo B, Zhang QB, Wei S (2004) Estimation for the number of components in a mixture model using stepwise split-and-merge EM algorithm. Pattern Recogn Lett 25(16):1799–1809 Wang J, Wang Z, Yang C, Wang N, Yu X (2012) Optimization of the number of components in the mixed model using multi-criteria decision-making. Appl Math Model 36(9):4227–4240 Wang J, Wang Z, Yu X, Yao M, Yao Z, Zhang E (2012) Establishment method of a mixture model and its practical application for transmission gears in an engineering vehicle. Chin J Mech Eng-en 25(5):1001–1010 Wang J, Yang Z, Li G, Zhu X (2014) Reliability modeling of finite Weibull distribution based on improved EM algorithm. J Jilin Univ 44(4):1010–1015 Yang Z, Chen C, Chen F, Li GF (2013) Progress in the research of reliability technology of machine tools. J Mech Eng 49(20):130–139 Yuan J, Wei G (2014) An efficient Monte Carlo EM algorithm for Bayesian lasso. J Stat Comput Sim 84(10):2166–2186 Zhou J, Yao X (2016) A hybrid artificial bee colony algorithm for optimal selection of QoS-based cloud manufacturing service composition. Int J Adv Manuf Technol 88(9–12):3371–3387