【技术实现步骤摘要】
一种制造系统多重输入下的大型柴油机机体质量预测方法
[0001]本专利技术涉及一种柴油机机体加工质量的预测方法，尤其涉及一种制造系统多重输入下的大型柴油机机体质量预测方法。
技术介绍
[0002]大型柴油机具有良好的机动性及适用性，作为主要动力装置，其在大型机械上得到了广泛的应用。柴油机机体作为柴油机的装配基础，起到承载着柴油机的各类传动轴的作用。但其结构复杂，工序繁多，且质量精度要求高，导致柴油机机体在加工中容易出现故障，发生质量超差。
[0003]通过质量预测，能够在加工前对工件质量进行预测，为工件加工前的制造系统故障排查提供方向，从而降低实际加工后工件质量特征超标的概率。但现有技术多是从单方面考虑工艺参数对质量的影响或单方面考虑误差传递对质量的影响，然而制造系统十分复杂，工件在实际加工过程中受到的是多重影响，只单方面考虑某一因素会使得质量预测结果同实际值间易出现较大的偏差。
[0004]因此，亟待解决上述问题。
技术实现思路
[0005]专利技术目的：本专利技术的目的提供一种制造系统多重...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种制造系统多重输入下的大型柴油机机体质量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)、将柴油机机体加工过程中所使用到的夹具、机床、刀具、柴油机机体加工特征及机体加工输出的质量特征作为节点，确定各节点间的指向关系，生成柴油机机体加工质量传递网络；(2)、基于PageRank算法对节点重要度进行排序，将PageRank值较大的网络节点作为柴油机机体加工的关键质量控制点；(3)、基于节点度对所选取的关键控制点所输出的质量特征的重要度进行排序，确定机体加工关键质量特征；(4)、在将工艺参数作为船用柴油机机体加工质量预测模型的输入的基础上，同时将工艺系统误差柴油机机体加工过程中的设备误差、刀具误差、夹具误差、操作误差及对所预测工序质量存在影响的前工序质量特征作为预测模型的输入，将关键质量特征作为质量预测模型的输出，建立船用柴油机机体加工质量预测模型；(5)、基于支持向量机回归算法建立柴油机机体加工质量预测模型，并通过网格搜索法及交叉验证法对柴油机机体加工质量预测模型的惩罚因子c值及其核函数RBF的参数g值进行优化；(6)、将测试集代入柴油机机体加工质量预测模型进行关键质量特征值的预测，通过R平方值和均方根误差对柴油机机体加工质量预测模型的精度进行检验。2.根据权利要求1所述的一种制造系统多重输入下的大型柴油机机体质量预测方法，其特征在于，所述步骤(1)的具体步骤包括：分析柴油机机体的加工工艺，将工序提取为多个加工特征，将所提取的加工特征定义为柴油机机体质量传递网络中的加工特征节点，将加工特征加工过程中使用的设备和刀具定义为机体传递网络中向加工特征输入的加工要素节点，将加工特征加工后的质量特征定义为机体传递网络中加工特征向外输出的质量特征节点，通过有向边来表示节点间的输入输出关系，得到柴油机机体加工质量传递网络；柴油机机体加工质量传递网络可描述为:G＝(N,E)其中N为质量传递网络中节点，E＝(i,j),表示为由节点i指向j的有向边。3.根据权利要求2所述的一种制造系统多重输入下的大型柴油机机体质量预测方法，其特征在于，所述步骤(2)的具体步骤包括：采用PageRank值对不同类型节点重要度进行排序，将PageRank值较大的网络节点作为柴油机机体加工的关键控制点，计算柴油机机体加工质量传递网络中的PageRank值，其计算方法如下：B
i
＝A
·
B
i
‑1其中B
i
为第i次迭代后所得各网络节点的PageRank值矩阵，a
mn
表示第m个网络节点指向
第n个网络节点的边数；假设各个节点的初始PageRank值都为1/N，即B0＝{1/N,1/N,
…
,1/N}，通过不断迭代，B
i
最终会收敛于一个定值，即为各个节点的真实PageRank值；通过PageRank值的对比确定柴油机机体加工的关键控制点。4.根据权利要求3所述的一种制造系统多重输入下的大型柴油机机体质量预测方法，其特征在于，所述步骤(3)的具体步骤包括：柴油机机体加工过程中的关键控制点输出的质量特征依据节点度的大小进行排序，节点度越大，质量特征就越重要，节点度的计算方法如下：λ＝α+β其中λ为节点的节点度，α为入度，即为指向节点的边数，β为出度，即为该节点向外...
【专利技术属性】
技术研发人员：周宏根，杨威斌，孙丽，景旭文，李国超，冯丰，曹利平，杨武刚，田锐敏，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：
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