一种基于优化工艺参数的滚齿干切加工方法

一种基于优化工艺参数的滚齿干切加工方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及齿轮加工技术，尤其是设及一种滚齿加工过程中对工艺参数进行优化 的加工方法。
【背景技术】
[0002] 工艺参数优化是滚齿干切应用研究中一项重要的关键技术，由于滚齿干切的切削 速度、进给量急剧升高，滚齿干切工艺参数优化具有不同于普通切削的复杂性。滚齿切削工 艺参数的确定尤为重要。但是实际过程中所积累的有关切削数据和工艺实例较少，使得工 艺人员在选配工艺参数时，需要花费大量时间收集所需知识和数据。另外普通加工由于加 工精度和加工效率较低，所积累的数据和实例不能照搬使用。因此，如何有效利用已有知识 和数据获取合理适用的滚齿干切工艺参数，成为亟待解决的问题。
[0003] 匹配实例工艺方案应用于待决策工艺问题时加工效果不理想，而且出现相同工艺 问题采用不同工艺方案的多个工艺实例因相似度计算值相同而无法决策的问题。图论作为 分析事物间关系的重要工具W及基于网页排序的工艺参数优化决策方法为解决上述问题 提供了一个较好的思路，即利用已有的工艺实例求解适用于待决策工艺问题的工艺参数， 可充分利用工艺实例中积累的切削数据和经验知识。

【发明内容】

[0004] 针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的在于提供一种基于图论和网页排序 算法的滚齿干切工艺参数优化方法，本方法根据所积累的滚齿干切工艺实例，实现工艺实 例集的优化分组，构建优化组网络后采用网页排序算法对滚齿干切工艺实例最优匹配进行 重要性排序，得出高质量的工艺实例，该样便对新工艺问题提供一套参数优化方法，提高计 算加工效率，优化加工效果。
[0005] 为了解决上述技术问题，本发明中采用了如下的技术方案：
[0006] -种基于优化工艺参数的滚齿干切加工方法，本方法采用数控滚齿干切机实行滚 齿加工，其特征在于，滚齿加工时，按照W下步骤进行基于图论和网页排序的滚齿加工工艺 参数的优化，具体步骤为：
[0007] (1)实现滚齿干切工艺实例集的自动分组：根据滚齿干切工艺实例相似性特征建 立已有实例相似特征关联有权无向图；通过计算得到有权无向图的最小生成树MST;裁剪 掉图中权值大于工艺实例相似度阔值0的边，0-般取0.15,并将相似度大于预设值的工 艺实例类聚，得到n个相似组，n为正整数；即通过对无向图最小生成树的分割，生成滚齿干 切工艺实例相似组；
[0008] (2)实现基于相似特征的滚齿干切的工艺实例优化组选取；根据实例的相似度的 边权值找出每个相似组的相似中屯、，再分别计算待决策工艺问题与各相似中屯、的边权值， 取边权值最小的相似组为待加工工艺最近工艺实例优化组；
[0009] (3)实现滚齿干切工艺实例优化组网络的构建：滚齿干切工艺实例优化组网络是 一个有向图，将步骤（2)中得到的工艺实例优化组抽象成有向图，优化组中各工艺实例映 射为图的节点，组中工艺实例间的相互引用关系映射为图中相应的有向边，设定任意两个 顶点之间都有直接通路，在每个节点处W概率d按原来藍色方向转移，W概率1-d按红色方 向转移；其中d为阻巧因子；给定每个节点一个随机且非0的PR值作为网页排序的初值；
[0010] (4)基于网页排序算法的滚齿干切工艺参数优化决策：首先，根据步骤（3)构建的 滚齿干切工艺实例优化组网络，得到邻接矩阵P，转移概率矩阵A，A的特征向量即为PR值 的初值，即是网页排序值的初值；接着，结合待决策工艺问题与优化组网络内各工艺实例的 相似度，运用网页排序改进算法计算各工艺实例的PR值，PR值最高的即是与待决策工艺问 题最优匹配的滚齿干切工艺实例；然后按照该实例完成滚齿干切加工即可。
[0011] 作为优化，所述步骤（3)中的滚齿干切工艺实例优化组网络构建的具体步骤包 括，
[0012] Stepl构建工艺实例信息节点化，J)，它是个一元组（Lid)，用来保存用户在工艺问 题k下的工艺实例信息，包含工艺实例的编号ID，b、J、k、ID为正整数；
[0013]Step2设定阻巧因子dJR值要通过迭代来计算，计算量较大，为提高检索的速度， PR值通过离线的方式计算，因而先按传统网页排序算法计算PR值，再在简单公式的基础上 增加了阻巧系数山d-般取值d= 0. 85 ;
[0014]Step3据实例之间的引用关系，完成网页排序随机浏览模型的加权有向图；
[0015]Step4设定阀值Z= 0. 15,裁剪掉边权值小于阀值的边，完成最优组的网络构建。
[0016] 作为优化，所述步骤（4)中的基于网页排序算法的滚齿干切工艺参数优化的具体 步骤包括，
[0017]Stepl根据有向图，定义邻接矩阵P，若实例j到实例i有引用，则Pu= 1，反之PU =0,Pu为矩阵P中第i行第j列中的值，i，j为正整数；
[001引Step2记矩阵P的列和、行和。行和：
它们分别给出了工 艺实例j的被其他实例引用次数和其决策时引用其他工艺实例的次数；
[0019] Step3用Markov链描述各个工艺实例间的状态转移规律；定义转移概率矩阵 ^ = 。9="^，其中1^ = 1，2....。； ./
[0020] Step4据Markov链的基本性质，对于正则Markov链，存在平稳分布，故满足a = (X。X2,. . .x")T，Aa = a，再由
'矩阵A的特征值为1时对应的特征向量a，a定 义为工艺实例的网页排序向量，表示第i个网页的PR值；
[0021]St巧5由a得出各个工艺实例的ra初值。
[0022] Step6对化geRank的结果进行评价，值越大表明该工艺实例越重要，对待决策 工艺问题的参考价值越大，设定一个阔值P，得出与待加工工艺参数相似且加工效果较为稳 定的工艺实例，记为YJ= (YJi，YJ2，一YJs);
[0023] Step7采用一个结合链接分析和工艺实例工艺内容的化geRank改进算法；该种算 法利用查询待决策工艺问题主题W外的信息来提高对优化组网络的辨识能力，W减少主 题漂移现象的发生；它计算工艺实例工艺内容与待决策工艺问题的相关性，工艺实例信息 节点化，J)，它是个一元组（Lid),用来保存用户在工艺问题k下的工艺实例信息，结合链接 结构进行计算，其计算公式如下：
[0024]
[00幼式中Pi, P2, P3,. . .，Pn是工艺实例节点，M(pi)是工艺实例Pi被引用的次数，L(pJ)是工艺实例Pj引用其他实例的次数，PR(PP是工艺实例Pj的值，d为阻巧因子，通常设 为0. 85,d为阻巧系数，hq(Pi，Pj.)表示用户在查询主题q下从工艺实例Pi跳转到工艺实例 Pj的可能性。P'。也）表示在工艺实例没有被引用时，固龄到工艺实例Pi的可能性。PR>j) 表示工艺实例Pi在待决策工艺问题查询主题q下的PR值；
[002引steps对于hq(Pi,Pj)和P'q(Pi)采用查询主题q和工艺实例Pi的相关函数Rq(Pi) 计算，得出公式如下：
[0027]
[0028]式中，W表示优化组网络中的工艺实例集合，fpj表示工艺实例Pj.的被引用实例 集；
[0029]Step9计算Rq(Pi)值：相关函数Rq(Pi)原则上可W是任意的，但 一般取值为在工艺实例Pi的工艺实例信息中查询主题q的相似程度值；
定量描述工艺实例Pi、dj 之间的相似度程度。其中Wh(Pi)表示第i个工艺实例的第q条工艺问题描述属性。R>i) 值即为d(Pi,dp值；
[0030] 在传递网页PR值时不仅充分利用网页的链接结构，还考虑到工艺实例间的主题 相关性，使得PR值的传递更加精确；
[003U St巧10当待决策工艺问题需要决策时，将相关函数R>i)值代入，得出YJ= (YJi， YJ2, ...YJs)中各个工艺实例的PRq(Pi)值，对网页排序的结果进行评价，在YJ= (YJi，YJ2，. ..YJs)中再次筛选出PR。(Pi)值最大的工艺实例YJ,，得出与待加工工艺参数相似且加 工效果较优的工艺实例。
[0032] 本发明将图论方法和网页排序算法结合运用，能够解决新的滚齿干切工艺参数优 化问题。本发明的滚齿干切加工方法，基于一种独特的滚齿干切加工工艺参数优化而实现， 该滚齿干切加工过程中，抓住滚齿干切工艺参数的特点，进行滚齿干切工艺实例集的自动 分组，在相似组中选取滚齿干切的工艺实例优化组，构建滚齿干切工艺实例优化组网络，并 完成干切工艺参数的优化 ；利用最终得到的排序最高的工艺参数组进行后续的滚齿加工。 算法速度快，效率高，加工精度高。
【附图说明】
[0033] 图1为本发明【具体实施方式】中基于优化工艺参数的滚齿干切方法步骤的示意图；
[0034] 图2为本发明【具体实施方式】中滚齿干切工艺实例优化组网络构建过程的示意图； [00巧]图3为本发明【具体实施方式】中基于网页排序算法的高速干切工艺参数优化过程 的示意图。
【具体实施方式】
[0036] 本发明的思路是；利用有权无向图的最小生成树算法得到滚齿干切工艺实例相似 组，进而得到基于相似特征的滚齿干切的工艺实例优化组，利用滚齿干切工艺实例优化组 构建滚齿干切工艺实例优化组网络，运用网页排序算法完成滚齿干切工艺参数优化决策， 得到最优工艺实例。
[0037] 下面结合附图对本发明作进一步说明，滚齿加工工艺参数优化问题描述如下：
[0038] 本发明具体步骤如下，参照图1-3理解：
[0039] (1)实现滚齿干切工艺实例集的自动分组；根据滚齿干切工艺实例相似性特征建 立已有实例相似特征关联有权无向图。通过计算得到有权无向图的最小生成树MST。裁剪 掉图中权值大于工艺实例相似度阔值0的边，0 -般取0.15,并将相似度较大的工艺实例 类聚，得到n个相似组，n为正整数。即通过对无向图最小生成树的分割，生成滚齿干切工 艺实例相似组；
[0040] (2)实现基于相似特征的滚齿干切的工艺实例优化组选取；根据实例的相似度的 边权值找出每个相似组的相似中屯、，再分别计算待决策工艺问题与各相似中屯、的边权值， 取边权值最小的相似组为待加工工艺最近工艺实例优化组；
[0041] (3)实现滚齿干切工艺实例优化组网络的构建；滚齿干切工艺实例优化组网络是 一个有向图，将（2)中得到的工艺实例优化组抽象成有向图，优化组中各工艺实例映射为 图的节点，组中工艺实例间的相互引用关系映射为图中相应的有向边，设定任意两个顶点 之间都有直接通路，在每个节点处W概率d按原来藍色方向转移，W概率1-d按红色方向转 移（其中d为阻巧因子）。给定每个节点一个随机的PR值（非0)作为网页排序的初值；
[0042] (4)基于网页排序算法的滚齿干切工艺参数优化决策；首先，根据（3)构建的滚齿 干切工艺实例优化组网络，得到邻接矩阵P，转移概率矩阵A，A的特征向量即为PR值的初 值，即是网页排序值的初值；接着，结合待决策工艺问题与优化组网络内各工艺实例的相似 度，运用网页排序改进算法计算各工艺实例的PR值，PR值最高的即是与待决策工艺问题最 优匹配的滚齿干切工艺实例。
[0043] 假设实例推理的高速干切工艺参数选配问题记为Dwt= (W，J，M，巧。其 中，W为所需要决策的工艺选配问题。已有的工艺实例集J= (Ji，J2……Jj，其中 =Uk,u，k",2……kn.,,,,}，{y".i，y",2,……v"2,……，ki，j表示各个 实例之间的参数，yu表示工艺问题的属性描述，Vu表示待决策工艺选配实例的 加工稳定性评价属性。用M表示工艺实例特征关联，M= (M(Ji，J2)，M(Ji，J3)…… 1化，Js)，MCL，Js)……MCL，Js)……Js))。将每个高速干切工艺实例映 射为一个特征向量V= {fec1:urel,Wi;fec1:ure2,W2; ......fecturen,w。}可W用 定量描述工艺实例Ji、之间的 相似度程度。其中WhCL)表示第i个工艺实例的第h条工艺问题描述属性。F表示最优组PR值的排列序，Fm"=min{F。F2……F。}。为避免一个独立的工艺实例没有被引用而产生的 等级泄漏，或者整个网络中的一组紧密链接成环的工艺实例间没有外出的链接，采用网页 排序随机浏览模式，用k描述实例间引用概率：
E(Ui，Uj) = 0表示Ui、Uj之间未曾引用，d为阻巧因子。
[0044] 上述步骤1中，滚齿干切工艺实例结构构建过程如下：
[0045]Stepl根据工艺实例库，计算实例的相似度d(Ji，JP，将工艺实例作为顶点N=J， 工艺实例间的相似特征关联作为边E=IdCL，JPIjj. G J，i声j}，将d (J。JP的倒数作 为边的权值，构建实例相似特征关联有权无向图J'd(J) = (N，巧；
[004引Step2构建工艺实例集抽象零件r，其中rGJ，V..//，JjGJ*，J户JJ，M(Ji，Jj) < 0，0为相似度阔值，那么r代表一个高速干切工艺实例相似组。
[0047] 上述步骤2中，滚齿干切实例自适应构建的具体步骤包括，
[004引 Stepl存在./J:e/使gi=min{M(Ji，Jj)/Ji，JjGJ*}。当M(gi，W)取最小时，gi 为W的最近工艺实例相似组，即工艺实例优化组；
[0049] Step2采用经典的生成最小生成树的prim算法，求解Gd'最小生成树MST ;
[0050]Step3构建二元组P= (J，M)其中J为网络中所有工艺实例的集合，M为网络中所 有带权边的集合。设置两个新的集合U和T，其中集合U用于存放P的最小生成树中的顶 点，集合T存放P的最小生成树的边；
[0051]Step4令集合U的初值为U=咕}，假设构造最小生成树时，从顶点Ui出发），集 合T的初值为T={(M;
[0052]steps从所有UGU，V=J-U的边中，选取具有最小权值的边（U，V)，将顶点V加入 集合U中，将边（U，V)加入集合T中，如此不断反复，直到U=J时，最小生成树构造完毕， 此时集合T中包含了最小生成树的所有边，即求出Gd'最小生成树MST ;
[0053] steps最小生成树分成多个具有不同相似性的子树，找出各个类聚中屯、并求出工 艺实例优化组gi集。
[0054] 上述步骤3中，滚齿干切工艺实例优化组网络构建过程如图2所示，具体步骤包 括，
[00巧]Stepl构建工艺实例信息节点化，J)，它是个一元组（Lid)，用来保存用户在工艺问 题k下的工艺实例信息，包含工艺实例的编号ID，b、J、k、ID为正整数；
[0056] Step2设定阻巧因子dJR值要通过迭代来计算，计算量较大，为提高检索的速度， PR值应通过离线的方式计算，因而先按类似于传统网页排序算法计算值，再在简单公式 的基础上增加了阻巧系数山d-般取值d=0. 85 ;
[0057] Step3据实例之间的引用关系，完成网页排序随机浏览模型的加权有向图；
[0058] Step4设定阀值Z=0. 15,裁剪掉边权值小于阀值的边，完成最优组的网络构建。
[0059] 上述步骤4中，基于网页排序算法的滚齿干切工艺参数优化过程如图3所示，具体 步骤包括，
[0060]Stepl根据有向图，定义邻接矩阵P，若实例j到实例i有引用，则Pu=1，反之Pu =0,Pu为矩阵P中第i行第j列中的值，i，j为正整数；
[0061]Step2记矩阵P的列和、行和。行和：
'它们分别给出了工 艺实例j的被其他实例引用次数和其决策时引用其他工艺实例的次数；
[0062]Step3用Markov链描述各个工艺实例间的状态转移规律；定义转移概率矩阵
其中i,j= 1，2，".n;
[0063]Step4据Markov链的基本性质，对于正则Markov链，存在平稳分布，故满足a= (X。X2, . . .x")T，Aa=a，再由
矩阵A的特征值为1时对应的特征向量a，a定 义为工艺实例的网页排序向量，表示第i个网页的PR值；
[0064]St巧5由a得出各个工艺实例的初值fi;
[0065]Step6对化geRank的结果进行评价，值越大表明该工艺实例越重要，对待决策 工艺问题的参考价值越大，设定一个阔值P，得出与待加工工艺参数相似且加工效果较为稳 定的工艺实例，记为YJ= (YJi，YJ2, . . .YJs);
[0066]Step7采用一个结合链接分析和工艺实例工艺内容的化geRank改进算法；该种算 法利用查询待决策工艺问题主题W外的信息来提高对优化组网络的辨识能力，W减少主 题漂移现象的发生；它计算工艺实例工艺内容与待决策工艺问题的相关性，工艺实例信息 节点化，J)，它是个一元组（Lid),用来保存用户在工艺问题k下的工艺实例信息，结合链接 结构进行计算，其计算公式如下：
[0067]
[006引式中Pi, P2, P3,. . .，Pn是工艺实例节点，M(pi)是工艺实 例Pi被引用的次数，L(pJ)是工艺实例Pj引用其他实例的次数，PR(PP是工艺实例Pj的值，d为阻巧因子，通常设 为0. 85,d为阻巧系数，hq(Pi，Pj.)表示用户在查询主题q下从工艺实例Pi跳转到工艺实例 Pj的可能性。P'。也）表示在工艺实例没有被引用时，固龄到工艺实例Pi的可能性。PR>j) 表示工艺实例Pi在待决策工艺问题查询主题q下的PR值；
[006引steps对于hq(Pi, Pj)和P'q(Pi)采用查询主题q和工艺实例Pi的相关函数Rq(Pi) 计算，得出公式如下：
[0070]
[0071] 式中，￥表示优化组网络中的工艺实例集合，^，^.表示工艺实例1),.的被引用实例 集；
[0072] Step9计算Rq(Pi)值：相关函数Rq(Pi)原则上可W是任意的，但一般取值为在工艺 实例Pi的工艺实例信息中查询主题q的相似程度值；
定量描述工艺实例Pi、dj 之间的相似度程度。其中Wh(Pi)表示第i个工艺实例的第q条工艺问题描述属性。R>i) 值即为d(Pi,dp值；
[007引在传递网页PR值时不仅充分利用网页的链接结构，还考虑到工艺实例间的主题 相关性，使得PR值的传递更加精确；
[0074] St巧10当待决策工艺问题需要决策时，将相关函数馬也）值代入，得出YJ= (YJi， YJ2, ...YJs)中各个工艺实例的PRq(Pi)值，对网页排序的结果进行评价，在YJ= (YJi，YJ2，. ..YJs)中再次筛选出PR。(Pi)值最大的工艺实例YJ,，得出与待加工工艺参数相似且加 工效果较优的工艺实例。
【主权项】
1. 一种基于优化工艺参数的滚齿干切加工方法，本方法采用数控滚齿干切滚齿机实 行滚齿加工，其特征在于，滚齿加工过程中，按照以下步骤进行滚齿干切加工工艺参数的优 化，具体步骤为： (1) 实现滚齿干切工艺实例集的自动分组：根据滚齿干切工艺实例相似性特征建立已 有实例相似特征关联有权无向图；通过计算得到有权无向图的最小生成树MST ;裁剪掉图 中权值大于工艺实例相似度阈值Θ的边，Θ -般取0.15,并将相似度大于预设值的工艺实 例类聚，得到η个相似组，η为正整数；即通过对无向图最小生成树的分割，生成滚齿干切工 艺实例相似组； (2) 实现基于相似特征的滚齿干切的工艺实例优化组选取：根据实例的相似度的边权 值找出每个相似组的相似中心，再分别计算待决策工艺问题与各相似中心的边权值，取边 权值最小的相似组为待加工工艺最近工艺实例优化组； (3) 实现滚齿干切工艺实例优化组网络的构建：滚齿干切工艺实例优化组网络是一个 有向图，将步骤（2)中得到的工艺实例优化组抽象成有向图，优化组中各工艺实例映射为 图的节点，组中工艺实例间的相互引用关系映射为图中相应的有向边，设定任意两个顶点 之间都有直接通路，在每个节点处以概率d按原来蓝色方向转移，以概率Ι-d按红色方向转 移；其中d为阻尼因子；给定每个节点一个随机且非0的PR值作为网页排序的初值； (4) 基于网页排序算法的滚齿干切工艺参数优化决策：首先，根据步骤（3)构建的滚齿 干切工艺实例优化组网络，得到邻接矩阵P，转移概率矩阵A，A的特征向量即为PR值的初 值，即是网页排序值的初值；接着，结合待决策工艺问题与优化组网络内各工艺实例的相似 度，运用网页排序改进算法计算各工艺实例的PR值，PR值最高的即是与待决策工艺问题最 优匹配的滚齿干切工艺实例；然后按照该实例完成滚齿干切加工即可。2. 如权利要求1所述的一种基于优化工艺参数的滚齿干切加工方法，其特征在于， 作为优化，所述步骤（3)中的滚齿干切工艺实例优化组网络构建如下： Stepl构建工艺实例信息节点（b，J)，它是个一元组（Lid)，用来保存用户在工艺问题k 下的工艺实例信息，包含工艺实例的编号ID，b、J、k、ID为正整数； St印2设定阻尼因子d，PR值要通过迭代来计算，计算量较大，为提高检索的速度，PR值 通过离线的方式计算，因而先按传统网页排序算法计算PR值，再在简单公式的基础上增加 了阻尼系数d，d -般取值d = 0. 85 ; Step3据实例之间的引用关系，完成网页排序随机浏览模型的加权有向图； Step4设定阀值z = 0. 15,裁剪掉边权值小于阀值的边，完成最优组的网络构建。3. 如权利要求1所述的一种基于优化工艺参数的滚齿干切加工方法，其特征在于， 作为优化，所述步骤（4)中基于网页排序算法的滚齿干切工艺参数优化步骤如下： Stepl根据有向图，定义邻接矩阵P，若实例j到实例i有引用，则Pij= 1，反之p U = 0, Pij为矩阵P中第i行第j列中的值，i，j为正整数； step2记矩阵p的列和、行和。行和：Α = Σα，列和'它们分别给出了工艺实 ? J 例j的被其他实例引用次数和其决策时引用其他工艺实例的次数； Step3用Markov链描述各个工艺实例间的状态转移规律；定义转移概率矩阵A = Pr (aiJ)，'=f，其中 i，j = 1，2…·η; Step4据Markov链的基本性质，对于正则Markov链，存在平稳分布，故满足α = (X1, χ2, ·"χη)τ, Aa = α，再由ΣΧ# I '矩阵A的特征值为1时对应的特征向量a，a定 义为工艺实例的网页排序向量，表示第i个网页的PR值； St印5由a得出各个工艺实例的PR初值fi; Step6对PageRank的结果进行评价，:^值越大表明该工艺实例越重要，对待决策工艺 问题的参考价值越大，设定一个阈值P，得出与待加工工艺参数相似且加工效果较为稳定的 工艺实例，记为YJ= (YJ1JJ2, -YJs); Step7采用一个结合链接分析和工艺实例工艺内容的PageRank改进算法；这种算法利 用查询待决策工艺问题主题以外的信息来提高对优化组网络的辨识能力，以减少主题漂 移现象的发生；它计算工艺实例工艺内容与待决策工艺问题的相关性，工艺实例信息节点 (b，J)，它是个一元组（L id)，用来保存用户在工艺问题k下的工艺实例信息，结合链接结构 进行计算，其计算公式如下：式中P1, P2, P3,…，Pn是工艺实例节点，M(p i)是工艺实例引用的次数，L (Pj)是工艺 实例Pj引用其他实例的次数，PR(P P是工艺实例Pj的PR值，d为阻尼因子，通常设为0. 85, d 为阻尼系数，hq(Pi，pP表示用户在查询主题q下从工艺实例？1跳转到工艺实例h的可能 性；P' q(Pi)表示在工艺实例没有被引用时，跳转到工艺实例Pi的可能性；PR q(Pj)表示工艺 实例Pi在待决策工艺问题查询主题q下的PR值； Step8对于hq (Pi, Pj)和P'Jpi)采用查询主题q和工艺实例Pi的相关函数R Jpi)计 算，得出公式如下：式中，W表示优化组网络中的工艺实例集合，表示工艺实例Pj的被引用实例集； St印9计算Rq(Pi)值：相关函数Rq(Pi)原则上可以是任意的，但一般取值为在工艺实例 Pi的工艺实例信息中查询主题q的相似程度值；)定量描述工艺实例P^dj 之间的相似度程度；其中Wh(Pi)表示第i个工艺实例的第q条工艺问题描述属性。Rq(P i) 值即为(Kpi, (Ij)值； 在传递网页PR值时不仅充分利用网页的链接结构，还考虑到工艺实例间的主题相关 性，使得PR值的传递更加精确； St印10当待决策工艺问题需要决策时，将相关函数Rq(Pi)值代入，得出YJ = (YJ1, YJ2，…YJs)中各个工艺实例的PRq(Pi)值，对网页排序的结果进行评价，在YJ= (YJ1,YJ2，… YJs)中再次筛选出PRq(P i)值最大的工艺实例YJz，得出与待加工工艺参数相似且加工效果 较优的工艺实例。
【专利摘要】本发明公开了一种基于优化工艺参数的滚齿干切加工方法，其特征在于，按照以下步骤进行干切加工工艺参数的优化，具体步骤为：（1）实现滚齿干切工艺实例集的自动分组；（2）实现基于相似特征的滚齿干切的工艺实例优化组选取；（3）实现滚齿干切工艺实例优化组网络的构建；（4）基于网页排序算法的滚齿干切工艺参数优化决策。本发明的优点是：在滚齿干切加工中，使用图论和网页排序算法来改进加工工艺参数，能够实现滚齿干切工艺参数的优化；该方法工艺参数优化快速，加工精度高。
【IPC分类】G06F17/50
【公开号】CN104881530
【申请号】CN201510252430
【发明人】阎春平, 钟健, 万露, 曹卫东
【申请人】重庆大学
【公开日】2015年9月2日
【申请日】2015年5月18日