基于模糊逻辑推理的多响应稳健参数优化

研究一种基于模糊逻辑推理的多响应稳健参数优化方法。利用满意度函数计算含噪声干扰过程的各个响应的满意度值,然后经过模糊逻辑推理,将多个响应的满意度值转化为模糊推理等级;进而根据主效应法选取最优参数组合。构建包含可控因素和噪声因素的神经网络预测模型,对最优参数组合处的噪声实验进行预测,得到优化参数的响应质量指标值;并且计算出优化参数的信噪比。将该方法运用于铣切削工艺过程多响应参数稳健优化。结果表明:基于模糊逻辑推理的多响应稳健参数优化方法得到的最优参数组合,不仅有效地降低了铣切削表面的粗糙程度和粗糙高度,而且对噪声因素的影响具有较好的稳健性。