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【结构设计】结构设计时计算模型参数应如何优化

【结构设计】结构设计时计算模型参数应如何优化
【结构设计】结构设计时计算模型参数应如何优化

结构设计时计算模型参数应如何优化在建筑工程设计中,结构计算是至关重要的环节.电算时代,很多工程师由于概念不清晰,工期紧张,或造成安全隐患,或造成严重浪费.因此,笔者根据将以目前市场上应用较为广

泛的PKPM软件为依托,阐述结构计算模型参数的优化要点.

一.上部结构

1、地面粗糙度类别

同等条件下类别A、B、C、D对应的风荷载大小依次递减,个别设计人员区分不清A类-近海海面和海岛、海岸、湖岸及沙漠地区;B类-田野、乡村、丛林、丘陵以及房屋比较稀疏的乡镇.

判别有困难时,可依据《荷规》8.2.1条条文说明的半圆影响范围来分类.

2、抗震等级

(1)房屋高度的确定

《抗规》6.1.1注1:房屋高度指室外地面到主要屋面板板顶的高度(不包括局部突出屋顶部分).

《异形柱结构规范》3.2.1条文说明对坡屋顶情况作了

如下说明:

对于结构高度处于临界值上的建筑,准确取用其结构高度,直接影响抗震等级和钢筋用量.

(2)框架-剪力墙结构按照倾覆力矩来确定抗震等级

工程中常常出现“少墙”的框架结构和“多柱”的剪力墙结构,《高规》8.1.3及其条文说明明确了框架承担的倾覆力矩决定了其按照何种结构类型进行设计,此时要特别注意框架和剪力墙的抗震等级的选取不当可能会造成浪费或未能形成多到防线的有效设置,影响结构安全.

3、活荷载折减

《荷规》5.1.2-2明确了设计墙、柱和基础时均可以进行活荷载折减,只是要特别注意折减系数的选取要依据规范要求,不能对于所有结构都按照软件默认的参数执行.

4、柱配筋计算原则

普通柱按单偏压计算,双偏压校核,异型柱才按双偏压计算.按双偏压计算时柱钢筋用量显著增加.

5、周期折减系数

周期折减系数主要考虑填充墙对结构周期的影响,填充墙越重越多,周期折减系数越小,地震作用越大,墙柱配筋越大.

因此,周期折减系数应根据填充墙实际分布情况慎重选择,纯剪力墙结构自振周期可以不折减(取1.0).

6、梁的调幅

在PKPM中次梁默认不调幅,要在“特殊构件补充定义”中人为修改为调幅梁,且调幅系数对于现浇框架梁依据《高规》5.2.3取为0.8也是适宜的,且较为经济.同时朱炳寅《建筑抗震设计规范应用与分析》P86页写道:梁端调幅系数适当取小些,可以更好的保证地震作用下梁端延性,有利于强柱弱梁的实现,有利于保证柱安全,有利于实现抗震性能化设计目标.

7、梁柱重叠部分简化为刚域

梁柱重叠部分考虑刚域影响,可降低梁的配筋,不考虑刚域影响时梁负筋应按柱边弯矩配筋.

8、剪力墙构造边缘构件

程序默认的是勾选,若不取消勾选,会造成配筋增加.由《高规》7.2.16-4条知对于连体结构、错层结构及B级高度高层建筑的剪力墙才需按此项次执行.

9、连梁的定义

剪力墙连梁跨高比大于5时,受力特征己变成受弯为主,应按框架梁输入并且不能定义为连梁.当梁一端与剪力墙平面外相接时不论跨高比为多少都不应定义为连梁.

二.地下室及基础

1、消防车活荷载

(1)《荷规》5.1.3条,设计墙、柱时,本规范5.1.1中第8项的消防车活荷载可按实际情况考虑;设计基础时可不考虑消防车荷载.

具体操作上,可通过建立多个独立的模型来实现计算梁、墙柱、基础的不同荷载取值.

(2)《荷规》5.1.1条,消防车荷载准永久值系数为0,即不考虑裂缝.故在配筋设计时要予以注意.

2、考虑上部结构刚度

《地基规范》5.3.12:在同一整体大面积基础上建有多栋高层和低层建筑,宜按照上部结构、基础与地基的共同作用进行变形计算.

基础设计时应该考虑上部结构刚度,尤其是桩基础采用变刚度调平设计时更加应该考虑.因为平铺在地基上的大面积筏板基础(或其他整体基础,如地基梁等)在其筏板平面外刚度

是很弱的.在上部结构不均匀荷载作用下容易产生较大的变形差,导致筏板内力和配筋的增加.考虑基础与上部结构工作的原理是把上部结构的刚度叠加到基础筏板上,使其基础平面外刚度大大增加,从而大大提高抵抗上部结构传来的不均匀荷载的能力,减少变形差,减少内力与配筋,达到设计的经济合理性.

3、筏板受拉区构造配筋率(%)

软件的初始值为0,当为0时,程序按《混凝土规范》自动计算.《混凝土规范》8.5.1条规定为0.2和45ft/fy

中的较大值.《地基规范》8.4.15与8.4.16条规定是

0.15%,应输入0.15.

4、混凝土模量折减系数

软件的初始值为1,在计算时直接采用《混凝土规范》4.1.5条中的弹性模量值.因为内力计算与刚度相关,刚度越大内力越大,为了降低配筋可对混凝土弹性模量进行折减,折减系数可取0.7~1.0.

结语:

要想设计出安全、经济、合理的结构,要注重平时的学习和工程经验的积累、总结,更要与外界多加交流,听到不同的观点和声音,再去自己加以分析和判断.本文仅以PKPM为依托进行了解读,后续还将就其他结构软件的应用加以介绍.

既要通过参数优化改进模型-又要防止对参数优化过度拟合

既要通过参数优化改进模型,又要防止对参数优化过度拟合 A参数高原与参数孤岛 参数优化中一个重要的原则就是要争取参数高原而不是参数孤岛。所谓参数高原,是指存在着一个较宽的参数范围,模型在这个参数范围内都能取得较好的效果,一般会以高原的中心形成近似正态分布状。而所谓参数孤岛,是指只有在参数值处于某个很小的范围内时,模型才有较好表现,而当参数偏离该值时,模型的表现便会显著变差。 假设某交易模型内有两个参数,分别为参数1和参数2,当对两个参数进行遍历测试后,得到一张三维的绩效图。好的参数分布应当是参数高原示意图,即使当参数的设置有所偏移,模型的获利绩效依然能够得到保证。这样的参数因稳定性强,可以使得模型在未来实战中遇到各类行情时,具有较强的因应能力。但如果遍历参数后的绩效结果如参数孤岛示意图,当参数发生小的偏移时,模型的获利绩效就发生较大变动,那么这样的参数因适应性能差,往往难以应对实际交易中变化多端的市场环境。 一般来说,如果附近参数系统的性能远差于最优参数的性能,那么这个最优参数有可能是一个过度拟和的结果,在数学上可以认为是奇点解,而不是所要寻找的极大值解。从数学角度来说,奇点是不稳定的,在未来的不确定行情中,一旦市场特征发生变化,最优参数可

能会变为最差参数。 过度拟合与选取的样本有关系,如果选取的样本不能代表市场总体特征,只是为了使测试结果达到正的期望值而去调整参数,这种做法无疑是自欺欺人,所得到的参数值是过度拟合的无效参数值。例如,通过分析参数过度拟合,交易模型分别在数值35和63出现了收益率突增现象,如果模型中的相应指标选用35和63做参数,则模型的收益看上去很完美,但实际上却是典型的参数孤岛效应。 过度拟合与参数优化的主要矛盾在于,模型参数优化得到的最优参数只是建立在已经发生过的历史数据样本上,而未来的行情是动态变化的,与历史行情相比既有相似性,也有变异性。模型设计者可以找到模型在历史上表现最好的参数,但是这个参数在未来模型实际应用中未必表现最好,更有甚者历史上表现最好的模型参数,在未来模型实战中可能是表现很糟糕的参数,甚至带来大幅亏损。比如,筛选出了一个能抓住历史上一波大行情的一个参数,但设置这样参数值的模型,并不意味着模型在未来实战中也能有如此好的表现,这个历史上较佳的参数值可能在未来模型的应用中没有起到任何帮助。 此外,参数高原与参数孤岛往往还与交易次数存在较大关系。如果模型的交易次数较少,往往能找到一个合适的参数点,使得模型在这几次交易中都盈利,这种参数优化后的模型获利体现出较强的偶然性。如果模型的交易次数较多,模型获利的偶然性就会下降,更多地体现出获利的必然性和规律性,也就会存在一个参数高原。而这种参

1-切削参数优化模型的建立

切削参数优化模型的建立 1.1 优化变量确定 在数控切削加工中,切削速度c v 、进给量f 和切削深度sp a 称为切削用量三 要素[11]。这三要素是主要的优化变量,但由于切削深度对刀具耐磨度的影响较切削速度和进给量要小,而且在车削加工时,切削深度可根据工件余量和具体的加工要求来确定,本文视为已知量,不进行优化。因此,优化变量主要为切削速度v c 和进给量f 。 1.2 优化目标函数 本文主要从高效(加工时间短)、低碳(碳排放少)两大方面对加工过程进行优化,优化目标为时间和碳排放。 1.2.1 切削加工过程时间函数 一个工序加工过程的加工工时包括切削时间、换刀时间、工序辅助时间。最短加工工时的切削用量可实现最高的生产效率(高效)。加工过程时间函数的数学模型可表示为[13] ot t T m t ct t m t P T +?+= (1) sp V sp V m fa d L nfa L c 01000v t π?=?= (2) 泰勒广义刀具的耐用度计算公式为[14] z sp T a C T y c x f v = (3) 式中,m t 是工序切削时间,ct t 是换刀一次所用时间,ot t 是除换刀外其他辅助时间,T 是刀具寿命,W L 是加工长度,Δ是加工余量,n 是主轴转速,0d 是工件直径,c v 是切削速度,f 是进给量,sp a 是切削深度,T C 是与切削条件有关的常数,x,y,z 是刀具寿命系数,则加工过程时间函数为 ot T z sp y x c w ct sp c w P t C a f v L d t fa v L T +?+?=---10001000d 11100ππ (4) 1.2.2 切削加工过程碳排放函数 切削加工过程的碳排放主要包括加工过程消耗原材料引起的碳排放m C 、消耗电能引起的碳排放e C 、加工过程中所用辅助物料(如刀具使用产生的碳排放t C 和切削液使用产生的碳排放C C )以及由加工过程产生切屑的后期处理引起的碳排放S C ,如图1所示,

切削加工常用计算公式

附录3:切削加工常用计算公式 1. 切削速度Vc (m/min) 1000n D Vc ?π?= 主轴转速n (r/min) D 1000 Vc n ?π?= 金属切除率Q (cm 3/min) Q = V c ×a p ×f 净功率P (KW) 3p 1060Kc f a Vc P ????= 每次纵走刀时间t (min) n f l t w ?= 以上公式中符号说明 D — 工件直径 (mm) ap — 背吃刀量(切削深度) (mm) f — 每转进给量 (mm/r ) lw — 工件长度 (mm)

铣削速度Vc (m/min) 1000n D Vc ?π?= 主轴转速n (r/min) D 1000 Vc n ?π?= 每齿进给量fz (mm) z n Vf fz ?= 工作台进给速度Vf (mm/min) z n fz Vf ??= 金属去除率Q (cm 3/min) 1000Vf ae ap Q ??= 净功率P (KW) 61060Kc Vf ae ap P ????= 扭矩M (Nm) n 10 30P M 3 ?π??= 以上公式中符号说明 D — 实际切削深度处的铣刀直径 (mm ) Z — 铣刀齿数 a p — 轴向切深 (mm) a e — 径向切深 (mm)

切削速度Vc (m/min) 1000n d Vc ?π?= 主轴转速n (r/min) d 1000 Vc n ?π?= 每转进给量f (mm/r) n Vf f = 进给速度Vf (mm/min) n f Vf ?= 金属切除率Q (cm 3/min) 4Vc f d Q ??= 净功率P (KW) 310240kc d Vc f P ????= 扭矩M (Nm) n 10 30P M 3?π??= 以上公式中符号说明: d — 钻头直径 (mm) kc1 — 为前角γo=0、切削厚度hm=1mm 、切削面积为1mm 2时所需的切 削力。 (N/mm 2) mc — 为切削厚度指数,表示切削厚度对切削力的影响程度,mc 值越 大表示切削厚度的变化对切削力的影响越大,反之,则越小 γo — 前角 (度)

浅析电力系统模型参数辨识

浅析电力系统模型参数辨识 (贵哥提供) 一、现状分析 随着我国电力事业的迅猛发展, 超高压输电线路和大容量机组的相继投入, 对电力系统稳定计算、以及其安全性、经济性和电能质量提出了更高的要求。现代控制理论、计算机技术、现代应用数学等新理论、新方法在电力系统的应用,正在促使电力工业这一传统产业迅速走向高科技化。 我国大区域电网的互联使网络结构更复杂,对电力系统安全稳定分析提出了更高的要求,在线、实时、精确的辨识电力系统模型参数变得更加紧迫。由于电力系统模型的基础性、重要性,国外早在上世纪三十年代就开始了这方面的分析研究,[1,2]国内外的电力工作者在模型参数辨识方面做了大量的研究工作。[3]随后IEEE相继公布了有关四大参数的数学模型。1990年全国电网会议上的调查确定了模型参数的地位,促进了模型参数辨识的进一步发展,并提出了研究发电机、励磁、调速系统、负荷等元件的动态特性和理论模型,以及元件在极端运行环境下的动态特性和参数辨识的要求。但传统的测量手段,限制了在线实时辨识方法的实现。 同步相量测量技术的出现和WAMS系统的研究与应用,使实现在线实时的电力系统模型参数辨识成为可能。同步相量是以标准时间信号GPS作为同步的基准,通过对采样数据计算而得的相量。相量测量装置是进行同步相量测量和输出以及动态记录的装置。PMU的核心特征包括基于标准时钟信号的同步相量测量、失去标准时钟信号的授时能力、PMU与主站之间能够实时通信并遵循有关通信协议。 自1988年Virginia Tech研制出首个PMU装置以来,[4]PMU技术取得了长足发展,并在国内外得到了广泛应用。截至2006年底,在我国范围内,已有300多台P MU装置投入运行,并且可预计,在不久的将来PMU装置会遍布电力系统的各个主要电厂和变电站。这为基于PMU的各种应用提供了良好的条件。 二、系统辨识的概念 系统模型是实际系统本质的简化描述。[5]模型可分为物理模型和数学模型两大类。物理模型是根据相似原理构成的一种物理模拟,通过模型试验来研究系统的

机器学习常用模型及优化

第一章模型建立 回归模型: 条件: 1.数据 2.假设的模型 结果: 用模型对数据学习,预测新数据 一元线性回归模型(最小二乘法) 它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配 我们以最简单的一元线性模型来解释最小二乘法。什么是一元线性模型呢?监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归 假设从总体中获取了n组观察值(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xn,Yn)平方损失函数

逻辑回归模型 将线性回归中的一次模型变成逻辑回归函数,即sigmoid函数。 或者: 其他的思路和想法与线性回归一样,所以说逻辑回归的模型是一个非线性模型,但是它本质上又是一个线性回归模型 损失函数(误差函数)为: softmax回归 它是逻辑回归的扩展 从分类的角度来说,逻辑回归只能将东西分成两类(0,1),softmax可以分成多类 逻辑回归中,模型函数(系统函数)为: Softmax回归中,模型函数(系统函数)为:

神经网络模型 神经元 首先来一个三输入单输出的神经元,输入输出都是二进制(0,1)。举例来说:X1表示天气是否好 X2表示交通是否好 X3表示是否有女朋友陪你 Y表示你是否去电影院看电影 要让这个神经元工作起来,需要引入权重,w1,w2,w3。这样就有了: (1) W1表示”天气是否好”对你做决定的重要程度 W2表示”交通是否好”对你做决定的重要程度 W3表示”是否有女朋友陪你”对你做决定的重要程度 Threshold越低表示你越想去看电影,风雨无阻你都想去。Threshold越高表示你越不想去看电影,天气再好也白搭。Threshold适中表示你去不去电影院要看情况,看心情。 神经网络 现在扩展一下:

程序化参数优化问题

如何解决在程序化交易中参数优化的问题程序化交易的书籍在市面上层出不穷,大多数打算进行程序化交易的朋友都会去阅读一两本或者更多。我敢肯定通过阅读大家会发现,这些书里面每一本都会提到交易模型的参数优化的问题。这是由于现代的计算机处理技术发展的同时也带来了一些困惑,程序化交易可以说是建立在计算机和通讯技术的基础之上的一种交易手段,如果没有这些基础设施,那么程序化交易也就不能存在。正是有了可以高速运行的CPU才使我们可以对参数进行优化。光凭技术手段并不足以解决所有交易的问题,这就是为什么说交易是一门艺术之所在,而我们使用机械的交易方法是为了尽可能的避免人为的判断和情绪对交易的不良影响,在我们没有形成自己的一套交易体系之前通过机械的方法来进行交易无疑可以少走很多弯路,把时间和金钱留给我们用来积累更多的经验,让我们首先确保在市场中生存,再去追求如何使交易变成艺术。因此作为一个力求以科学和规律的方法解决交易的问题的人,我试图通过本文来解决大家在程序化交易中参数优化这个矛盾的问题。 什么是参数优化 在这里首先我们介绍一下什么是参数优化,以便一些刚刚接触程序化交易的朋友阅读本文,已经了解这方面知识的朋友可以掠过本段。 对于一些模型来说会有一些参数,这些参数设置的主要含义可能是为模型提供一个周期,举个例子来说象n日均线上穿N日均线(n为短周期均线参数,N为长周期均线参数,一般短周期的移动平均要比长周期的变化要快,所以我们通过这两个不同周期的均线来制定交易计划),n和N参数的意义就是指定周期,一般来说参数的意义都与时间有关系(周期),但也有其他的用途。参数优化实际上就是利用计算机的处理能

模型计算步骤

计算步骤步骤目标 建模或计算条件控制条件及处理1.符合原结构传力模式2.符合原结构边界条件3.符合采用程序的假定条件1.振型组合数→有效质量参与系数>0.9吗?→否,则增加2.最大地震力作用方向角→θ0-θm >150?→是,输入θ0=θm ,附加方向角θ0=03.结构自振周期,输入值与计算值相差>10%?→是,按计算值改输入值4.查看三维振型图,确定裙房参与计算范围→修正计算简图5.短肢剪力墙承担的抗倾覆力矩<40%?→是,改为一般剪力墙结构;短肢剪力墙承担的抗倾 覆力矩>50%?→是,规范不许,修改设计 6.框剪结构框架承担的抗倾覆力矩>50%?→是,框架抗震等级按框架结构确定;若为多层结构,可定义为框架结构,抗震墙可作为次要抗侧力构件,其抗震等级可降低一级。 1.周期比控制:T 扭/T 1≤0.9(0.85)?→否,修改结构布置,强化外围削弱中间 2.层位移比控制:最大/平均≤1.2?→否,按双向地震重算 3.侧向刚度比控制:要求见规范;不满足时程序自动定义为薄弱层 4.层受剪承载力控制:Q i /Q i+1<[0.65(0.75)]?→否,修改结构布置;0.65(0.75)≤Q i /Q i+1<0.8?→否,强制指定为薄弱层(注:括号中数据为B级高层),(《高规》4.4.3条) 5.整体稳定控制:刚重比≥[10(框架),1.4(其它)] 6.最小地震剪力控制:剪重比≥0.2αmax?→否,增加振型数或增大地震剪力系数 7.层位移角控制:弹性Δu ei /h i ≤[1/550(框架),1/800(框剪),1/1000(其它)];弹塑性Δ u pi /h i ≤[1/50(框架),1/100(框剪),1/120(其它)]1.构件构造最小断面控制和截面抗剪承载力验算 2.构件斜截面承载力验算(剪压比控制) 3.构件正截面承载力验算 4.构件最大配筋率控制 5.纯弯和偏心构件受压区高度限制 6.竖向构件轴压比控制 7.剪力墙的局部稳定控制 8.梁柱节点核心区抗剪承载力验算 1.钢筋最大最小直径限制 2.钢筋最大最小间距要求 3.最小配筋配箍要求 4.重要部位的加强和明显不合理部分局部调整2.计算一(一次或多次)整体参数 的正确确 定 1.地震方向角θ0=0;2.单向地震+平扭耦联;3.不考虑偶然偏心;4.不强制全楼刚性楼板;5.按总刚分析;6.短肢墙多时定义为短肢剪力墙结构;1.按计算一、二确定的模型和参数;2.取消全楼强制刚性板;3.按总刚分析;4.对特殊构件人工指定。构件优化设计(构件超筋超限控制)4.计算三(一次或多次)5.绘制施工图结构构造抗震构造措施几何及荷 载模型 1.建模整体建模判定整体结构的合理性(平面和竖向规则性控制) 1.地震方向角θ0=0,θ m ; 2.单(双)向地震+平扭耦 联; 3.(不)考虑偶然偏心; 4.强制全楼刚性楼板; 5.按侧刚分析; 6.按计算一的结果确定结 构类型和抗震等级3.计算二(一次或多次)

优化模型在生活中的应用

优化模型在生活中的应用 人类生活在丰富多彩、变化万千的现实世界里,无时无刻不在运用智慧和力量去认识、利用、改造这个世界,从而不断地创造出日新月异、五彩缤纷的物质文明和精神文明。而在我们认识、利用和改造世界时我们往往离不开数学方法,数学建模则是利用数学方法解决实际问题的一种实践。通过抽象,简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。 人们生活是离不开数学的,衣食住行等各个方面都需要数学,倘若能在这些实际问题中建立各种各样的比较典型的数学模型,在遇到生活中的这些琐碎小事时,就能更高效、更正确地进行处理了。 必须说明的是,建立数学模型需要用系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语)对部分现实世界的描述即用数学式子(如函数,图形,代数方程,微分方程,积分方程,差分方程等)来描述所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律。 优化模型是生活过程中必须用到的的数学模型,其建立目的就是为了得到最大化的工作效益以及减少投资等一系列最优条件。一般来说,我们在生活中经常应用这种模型,却没有将其抽象出来,明文对其进行规定。 1.模型类型说明举例 在姜启源先生等人主编的《数学模型》一书中提到过这样一个例子: “一饲养场每天投入4元资金用于饲料、设备、人力,估计可使一头80公斤重的生猪每天增加2公斤.目前生猪出售的市场价格为每公斤8元,但是预测每天会降低0.1元,问该场应该什么时候出售这样的生猪。” 在上述描述中,我们将设计到的特征,用数值明确地表示出来,通过构建数学式子便可很快的计算出最佳的出售时机。建模解答过程如下: 模型假设每天投入4元资金使生猪体重每天增加常数r(=2公斤);生猪出售的市场价格每天降低常数g(=0.1元). 模型建立给出以下记号:t ~时间(天).w ~生猪体重(公斤);~p 单价 (元/公斤);R-出售的收入(元);C-t 天投入的资金(元);Q-纯利润(元). 按照假设,)1.0(8),2(80=-==+=g gt p r rt w .又知道t C pw R 4,==,再考虑到纯利润应扣掉以当前价格(8元/公斤)出售80公斤生猪的收入,有808?--=C R Q ,得到目标函数(纯利润)为 其中1.0,2==g r .求)0(≥t 使)(t Q 最大.

切削加工常用计算公式(完整资料).doc

【最新整理,下载后即可编辑】 附录3:切削加工常用计算公式 1. 车削加工 切削速度Vc (m/min) 1000 n D Vc ?π?= 主轴转速n (r/min) D 1000Vc n ?π?= 金属切除率Q (cm 3/min) Q = Vc ×a p ×f 净功率P (KW) 3p 1060Kc f a V c P ????= 每次纵走刀时间t (min) n f l t w ?= 以上公式中符号说明

D — 工件直径 (mm) ap — 背吃刀量(切削深度) (mm) f — 每转进给量 (mm/r ) lw — 工件长度 (mm) 2. 铣削加工 铣削速度Vc (m/min) 1000 n D Vc ?π?= 主轴转速n (r/min) D 1000Vc n ?π?= 每齿进给量fz (mm) z n Vf fz ?= 工作台进给速度Vf (mm/min) z n fz Vf ??= 金属去除率Q (cm 3/min) 1000Vf ae ap Q ??= 净功率P (KW) 610 60Kc Vf ae ap P ????=

扭矩M (Nm) n 1030P M 3 ?π??= 以上公式中符号说明 D — 实际切削深度处的铣刀直径 (mm ) Z — 铣刀齿数 ap — 轴向切深 (mm) ae — 径向切深 (mm) 3. 钻削加工 切削速度Vc (m/min) 1000 n d Vc ?π?= 主轴转速n (r/min) d 1000Vc n ?π?= 每转进给量f (mm/r) n Vf f = 进给速度Vf (mm/min) n f Vf ?= 金属切除率Q (cm 3/min)

优化问题的数学模型及基本要素

第1章 优化设计 Chapter 1 Optimization Design 1-1 优化设计 1-1-1 最优化 (optimize, optimization ) 所谓最优化,通俗地说就是在一定条件下,在所有可能的计划、设计、安排中找出最好的一个来。换句话说,也就是在一定的条件下,人们如何以最好的方式来做一件事情。(Optimization deals with how to do things in the best possible manner) 结论的唯一性是最优化的特点,即公认最好。(It is the best of all possibilities) 最优化的思想体现在自然科学、工程技术及社会活动的各个领域,最优化的方法在这些领域也得到了广泛地应用。(P1) 1-1-2 最优化方法 (Arithmetic ) 要从所有可能的方案中找出最优的一个,用“试”(try )的办法是不可行的,需要采用一定的数学手段。二十世纪五十年代以前,用于解决最优化问题的数学方法仅限于古典的微分和变分(differential and variation)。数学规划法在五十年代末被首次用于解决最优化问题,并成为现代优化方法的理论基础。线性规划和非线性规划是数学规划的主要内容,它还包括整数规划、动态规划、二次规划等等。(Linear programming or Nonlinear programming, Integer, Dynamic, Quadratic ) 数学规划法与电子计算机的密切结合,改变了最优化方法多有理论研究价值,而少有实际应用的局面,使得解决工程中的优化问题成为可能。因此,我们现在所说的最优化方法,实际上包括了最优化理论和计算机程序二方面的内容。(Optimization theory plus computer program) 1-1-3 优化设计 下面以一个简单的问题为例来说明传统设计与优化设计这二个不同的设计过程。 例1-1 设计一个体积为5cm 3的薄板包装箱,其中一边的长度不小于4m 。要求使薄板耗 材最少,试确定包装箱的尺寸参数,即长a ,宽b 和高h 。 分析 包装箱的表面积s 与它的长a ,宽b 和高h 尺寸有关。因此,耗板最少的问题可以转化为表面积最小问题,故取表面积s 为设计目标。 传统设计方法: 首先固定包装箱一边的长度如)(4m a =。要满足包装箱体积为3 5m 的设计要求,则有以下多种设计方案: 如果包装箱的长度a 再取)(4m a >的其他值,则包装箱的宽度和高度还会有很多其他结果… 。 最后,从上面众多的可行方案中选择出包装箱表面积最小的方案来,这就是相对最好的设计方案。但由于不可能列出所有可能的设计方案,最终方案就不一定是最优的。 机械产品的传统设计通常需要经过:提出课题、调查分析、技术设计、结构设计、绘图

常用切削速度计算公式

常用切削速度計算公式 一、三角函數計算 1.tanθ=b/a θ=tan-1b/a 2.Sinθ=b/c Cos=a/c 二、切削刃上选定点相对于工件的主运动的瞬时速度。 2.1 铣床切削速度的計算 Vc=(π*D*S)/1000 Vc:線速度(m/min) π:圓周率(3.14159) D:刀具直徑(mm) 例題. 使用Φ25的銑刀Vc為(m/min)25 求S=?rpm Vc=πds/1000 25=π*25*S/1000 S=1000*25/ π*25 S=320rpm 2.2 车床切削速度的計算计算公式如下 v c=( π d w n )/1000 (1-1) 式中 v c ——切削速度 (m/s) ; dw ——工件待加工表面直径( mm ); n ——工件转速( r/s )。 S:轉速(rpm) 三、進給量(F值)的計算 F=S*Z*Fz F:進給量(mm/min) S:轉速(rpm) Z:刃數 Fz:(實際每刃進給) 例題.一標準2刃立銑刀以2000rpm)速度切削工件,求進給量(F 值)為多少?(Fz=0.25mm) F=S*Z*Fz F=2000*2*0.25 F=1000(mm/min) 四、殘料高的計算 Scallop=(ae*ae)/8R Scallop:殘料高(mm) ae:XY pitch(mm) R刀具半徑(mm) 例題. Φ20R10精修2枚刃,預殘料高0.002mm,求Pitch為多 少?mm Scallop=ae2/8R 0.002=ae2/8*10 ae=0.4mm 五、逃料孔的計算 Φ=√2R2 X、Y=D/4 Φ:逃料孔直徑(mm) R刀具半徑(mm) D:刀具直徑(mm) 例題. 已知一模穴須逃角加工(如圖), 所用銑刀為ψ10;請問逃角孔最小 為多少?圓心座標多少? Φ=√2R2 Φ=√2*52 Φ=7.1(mm) X、Y=D/4 X、Y=10/4

加工中心常用计算公式

θ=b/a θ=tan-1b/a θ=b/c Cos=a/c Vc=(π*D*S)/1000 Vc:线速度(m/min) π:圆周率 D:刀具直径(mm) S:转速(rpm) 例题. 使用Φ25的铣刀Vc为(m/min)25求S=rpm Vc=πds/1000 25=π*25*S/1000 S=1000*25/ π*25 S=320rpm F=S*Z*Fz F:进给量(mm/min) S:转速(rpm) Z:刃数 Fz:(实际每刃进给) 例题.一标准2刃立铣刀以2000rpm)速度切削工件,求进给量(F 值)为多少(Fz= F=S*Z*Fz

F=2000*2* F=1000(mm/min) Scallop=(ae*ae)/8R Scallop:残料高(mm) ae:XYpitch(mm) R刀具半径(mm) 例题.Φ20R10精修2枚刃,预残料高,求Pitch为多 少mm Scallop=ae2/8R =ae2/8*10 ae= Φ=√2R2 X、Y=D/4 Φ:逃料孔直径(mm) R刀具半径(mm) D:刀具直径(mm) 例题. 已知一模穴须逃角加工(如图), 所用铣刀为ψ10;请问逃角孔最小 为多少圆心坐标多少 Φ=√2R2 Φ=√2*52 Φ=(mm)

X、Y=D/4 X、Y=10/4 X、Y= mm 圆心坐标为, Q=(ae*ap*F)/1000 Q:取料量(cm3/min) ae:XYpitch(mm)ap:Zpitch(mm) 例题. 已知一模仁须cavity等高加工,Φ35R5的刀XYpitch是刀具的60%,每层切,进给量为2000mm/min,求此刀具的取料量为多少 Q=(ae*ap*F)/1000 Q=35***2000/1000 Q=63 cm3/min Fz=hm * √(D/ap ) Fz:实施每刃进给量hm:理论每刃进给量ap:Zpitch(mm) D:刀片直径(mm) 例题(前提depo XYpitch是刀具的60%) depoΦ35R5的刀,切削NAK80材料hm为,Z轴切深,求每刃进给量为多少 Fz=hm * √(D/ap ) Fz=*√10/

切削力计算的经验公式.-切削力计算

您要打印的文件是:切削力计算的经验公式打印本文 切削力计算的经验公式 作者:佚名转贴自:本站原创

度压缩比有所下降,但切削力总趋势还是增大的。强度、硬度相近的材料,塑性大,则与刀面的摩擦系数μ也较大,故切削力增大。灰铸铁及其它脆性材料,切削时一般形成崩碎切屑,切屑与前刀面的接触长度短,摩擦小,故切削力较小。材料的高温强度高,切削力增大。 ⑵切削用量的影响 ①背吃刀量和进给量的影响背吃刀量ap或进给量f加大,均使切削力增大,但两者的影响程度不同。加大ap 时,切削厚度压缩比不变,切削力成正比例增大;加大f加大时,有所下降,故切削力不成正比例增大。在车削力的经验公式中,加工各种材料的ap指数xFc≈1,而f的指数yFc=0.75~0.9,即当ap加大一倍时,Fc也增大一倍;而f加大一倍时,Fc只增大68%~86%。因此,切削加工中,如从切削力和切削功率角度考虑,加大进给量比加大背吃刀量有利。 ②切削速度的影响在图3-15的实验条件下加工塑性金属,切削速度vc>27m/min 时,积屑瘤消失,切削力一般随切削速度的增大而减小。这主要是因为随着vc的增大,切削温度升高,μ下降,从而使ξ减小。在vc<27m/min时,切削力是受积屑瘤影响而变化的。约在vc=5m/min时已出现积屑瘤,随切削速度的提高,积屑瘤逐渐增大,刀具的实际前角加大,故切削力逐渐减小;约在vc=17m/min处,积屑瘤最大,切削力最小;当切削速度超过vc=17m/min,一直到vc=27m/min时,由于积屑瘤减小,使切削力逐步增大。 图3-15 切削速度对切削力的影响 切削脆性金属(灰铸铁、铅黄铜等)时,因金属的塑性变形很小,切屑与前刀面的摩擦也很小,所以切削速度对切削力没有显著的影响。 ⑶刀具几何参数的影响 ①前角的影响前角γo加大,被切削金属的变形减小,切削厚度压缩比值减小,刀具与切屑间的摩擦力和正应力也相应下降。因此,切削力减小。但前角增大对塑性大的材料(如铝合金、紫铜等)影响显著,即材料的塑性变形、加工硬化程度明显减小,切削力降低较多;而加工脆性材料(灰铸铁、脆铜等),因切削时塑性变形很小,故前角变化对切削力影响不大。 ②负倒棱的影响前刀面上的负倒棱(如图3-16a),可以提高刃区的强度,

基于遗传算法的参数优化估算模型

基于遗传算法的参数优化估算模型 【摘要】支持向量机中参数的设置是模型是否精确和稳定的关键。固定的参数设置往往不能满足优化模型的要求,同时使得学习算法过于死板,不能体现出来算法的智能化优点,因此利用遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)对估算模型的参数进行优化,使得估算模型灵活、智能,更加符合实际工程建模的需求。 【关键词】遗传算法;参数优化;估算模型 1.引言 随着支持向量机估算模型在工程应用的不断深入。研究发现,支持向量机算法(包括LS-SVM算法)存在着一些本身不可避免的缺陷,最为突出的是参数的选取和优化问题,以往在参数选取方面,一般依靠专家系统或者设定初始值盲目搜寻等等,在实际应用必然会影响模型的精准度,造成一定影响。如何选取合理的参数成为支持向量机算法应用过程中应用中关注的问题,同时也是目前应用研究的重点。而常用的交叉验证试算的方法,不仅耗时,且搜索目的不清,使得资源浪费,耗时耗力。不能有效的对参数进行优化。 针对参选取的问题,本文使用GA算法对模型中的参数设置进行优化。 2.遗传算法 2.1 遗传算法的实施过程 遗传算法的实施过程中包括了编码、产生群体、计算适应度、复制、交换、变异等操作。图1详细的描述了遗传算法的流程。 其中,变量GEN是当前进化代数;N是群体规模;M是算法执行的最大次数。 遗传算法在参数寻优过程中,基于生物遗传学的基本原理,模拟自然界生物种群的“物竞天则,适者生存”的自然规律。把自变量看作生物体,把它转化成由基因构成的染色体(个体),把寻优的目标函数定义为适应度,未知函数视为生存环境,通过基因操作(如复制、交换和变异等),最终求出全局最优解。 2.2 GA算法的基本步骤 遗传算法操作的实施过程就是对群体的个体按照自然进化原则(适应度评估)施加一定的操作,从而实现模型中数据的优胜劣汰,使得进化过程趋于完美。从优化搜索角度出发,遗传算法可使问题的解,一代一代地进行优化,并逼近最优解。 通常采用的遗传算法的工作流程和结果形式有Goldberg提出的,常用的GA 算法基本步骤如下: ①选择编码策略,把参数集合X和域转换为位串结构空间S。常用的编码方法有二进制编码和浮点数编码。 ②定义合适的适应度函数,保证适应度函数非负。 ③确定遗传策略,包括选择群体大小,选择、交叉、变异方法,以及确定交叉概率、变异概率等其它参数。 ④随机初始化生成群体N,常用的群体规模:N=20~200。 ⑤计算群体中个体位串解码后的适应值。 ⑥按照遗传策略,运用选择、交叉和变异算子作用于群体,形成下一代群体。 ⑦判断群体性能是否满足某一个指标,或者以完成预订迭代次数,若满足则

怎么计算各中加工中心刀具的切削速度

质量+效率+成本控制=效益怎么计算各中加工中心刀具的切削速度浏览次数:202次悬赏分:10 | 解决时间:2011-3-3 10:15 | 提问者:zhaoqizhi521 问题补充: 例如:(16,20,25,32,50,63,80,125)平面铣刀,(1~20)涂层合金立铣刀,(1~30)钨钢钻,(6~80)镗刀((求切削速度切削用量))不是公式,公式我知道,就是刀具的切削用量,切削速度!! 最佳答案 S=Vc*1000/*D F=S*fz*z 刀具线速度(刀具商提供)乘以1000再除去再除掉刀具直径就等于主轴转数; 主轴转数乘以每齿进刀量(刀具不同进刀量不同)再乘以刀具总齿数就等于进给速度; 高速钢铣刀的线速度为50M/MIN 硬质合金铣刀的线速度为150M/MIN 切削用量的话是每齿切削之间。 切削速度为转速*齿数*每齿进给。 不锈钢的话*80% 铝合金本身材料很软,主轴转速应当高点(刀具能承受的情况下),进给速度要竟量小点,如果进给大的话排屑就会很困难,只要你加工过铝,不难发现刀具上总会有粘上去的铝,那说明用的切削液不对, 做铝合金进给可以打快一点 每一刀也可以下多一点

转数不能打的太快10MM F1500 20MM F1200 50MM F1000 加工中心-三菱系统的操作步骤与刀具应用 (2009-04-23 09:02:03)转载标签:数控刀具转速进给杂谈 三菱系统操作: 1,打开机床开关—电源接通按钮 2,归零:将旋钮打到ZRN—按循环启动键,三轴同时归零。(也可以xyz分开来归零:将 旋钮打到ZRN—按Z+,X+,Y+,一般要先将Z轴归零)注意:每次打开机床后,就要归零。 3,安装工件(压板或虎口钳) 4,打表(平面和侧面)侧面打到2丝之内,表面在5丝之内,最好再打一下垂直度。 5,中心棒分中,转速500. 6,打开程序,看刀具,装刀具,注意刀具的刃长和需要的刀长,绝不能装短了。7,模拟程序—传输程序。 8,将旋钮打到DNC,进给打到10%,RAPID OVERRIDE打到0%—然后在RAPID上在0%~25%上快速转换。刀具会在工件上方50mm处停顿一下,当刀具靠近工件时需要特别注意。进给需要打到零。看看刀具与工件的距离与机床显示的残余值是否对应。 9,最后调整转速与进给。

CNC常用计算公式

CNC常用计算公式 一、三角函数计算 1.tanθ=b/a θ=tan-1b/a 2.Sinθ=b/c Cos=a/c 二、切削速度的计算 Vc=(π*D*S)/1000 Vc:线速度(m/min) π:圆周率(3.14159) D:刀具直径(mm) S:转速(rpm) 例题. 使用Φ25的铣刀Vc为(m/min)25 求S=?rpm Vc=πds/1000 25=π*25*S/1000 S=1000*25/ π*25 S=320rpm 三、进给量(F值)的计算 F=S*Z*Fz F:进给量(mm/min) S:转速(rpm) Z:刃数 Fz:(实际每刃进给)

例题.一标准2刃立铣刀以2000rpm)速度切削工件,求进给量(F 值)为多少?(Fz=0.25mm) F=S*Z*Fz F=2000*2*0.25 F=1000(mm/min) 四、残料高的计算 Scallop=(ae*ae)/8R Scallop:残料高(mm) ae:XY pitch(mm) R刀具半径(mm) 例题. Φ20R10精修2枚刃,预残料高0.002mm,求Pitch为多少?mm Scallop=ae2/8R 0.002=ae2/8*10 ae=0.4mm 五、逃料孔的计算 Φ=√2R2X、Y=D/4 Φ:逃料孔直径(mm) R刀具半径(mm) D:刀具直径(mm) 例题. 已知一模穴须逃角加工(如图), 所用铣刀为ψ10;请问逃角孔最小为多少?圆心坐标多少? Φ=√2R2 Φ=√2*52 Φ=7.1(mm) Φ10銑刀(0.0)

X、Y=D/4 X、Y=10/4 X、Y=2.5 mm 圆心坐标为(2.5,-2.5) 六、取料量的计算 Q=(ae*ap*F)/1000 Q:取料量(cm3/min)ae:XY pitch(mm) ap:Z pitch(mm) 例题. 已知一模仁须cavity等高加工,Φ35R5的刀XY pitch 是刀具的60%,每层切1.5mm,进给量为2000mm/min,求此刀具的取料量为多少? Q=(ae*ap*F)/1000 Q=35*0.6*1.5*2000/1000 Q=63 cm3/min 七、每刃进给量的计算 Fz=hm * √(D/ap ) Fz:实施每刃进给量hm:理论每刃进给量 ap:Z pitch(mm) D:刀片直径(mm) 例题 (前提depo XY pitch是刀具的60%) depoΦ35R5的刀,切削NAK80材料hm为0.15mm,Z轴切深1.5mm,求每刃进给量为多少?

切削加工常用计算公式

创作编号:BG7531400019813488897SX 创作者: 别如克* 附录3:切削加工常用计算公式 1. 切削速度Vc (m/min) 1000 n D Vc ?π?= 主轴转速n (r/min) D 1000 Vc n ?π?= 金属切除率Q (cm 3/min) Q = V c ×a p ×f 净功率P (KW) 3 p 10 60Kc f a V c P ????= 每次纵走刀时间t (min) n f l t w ?= 以上公式中符号说明

D — 工件直径 (mm) ap — 背吃刀量(切削深度) (mm) f — 每转进给量 (mm/r ) lw — 工件长度 (mm) 2. 铣削加工 铣削速度Vc (m/min) 1000 n D Vc ?π?= 主轴转速n (r/min) D 1000 Vc n ?π?= 每齿进给量fz (mm) z n Vf fz ?= 工作台进给速度Vf (mm/min) z n fz Vf ??= 金属去除率Q (cm 3/min) 1000 Vf ae ap Q ??= 创作编号:BG7531400019813488897SX 创作者: 别如克* 净功率P (KW) 6 10 60Kc Vf ae ap P ????= 扭矩M (Nm)

n M ?π= 以上公式中符号说明 D — 实际切削深度处的铣刀直径 (mm ) Z — 铣刀齿数 a p — 轴向切深 (mm) a e — 径向切深 (mm) 3. 钻削加工 切削速度Vc (m/min) 1000 n d Vc ?π?= 主轴转速n (r/min) d 1000 Vc n ?π?= 每转进给量f (mm/r) n Vf f = 进给速度Vf (mm/min) n f Vf ?= 金属切除率Q (cm 3/min) 4 Vc f d Q ??= 净功率P (KW) 3 10240kc d Vc f P ????= 扭矩M (Nm)

切削力计算的经验公式

切削力计算的经验公式 通过试验的方法,测出各种影响因素变化时的切削力数据,加以处理得到的反映各因素与切削力关系的表达式,称为切削力计算的经验公式。在实际中使用切削力的经验公式有两种:一是指数公式,二是单位切削力。 1 .指数公式 主切削力(2-4) 背向力(2-5) 进给力(2-6) 式中F c————主切削力( N); F p————背向力( N); F f————进给力( N); C fc、 C fp、 C ff————系数,可查表 2-1; x fc、 y fc、 n fc、 x fp、 y fp、 n fp、 x ff、 y ff、 n ff------ 指数,可查表 2-1。

K Fc、 K Fp、 K Ff---- 修正系数,可查表 2-5,表 2-6。 2 .单位切削力 单位切削力是指单位切削面积上的主切削力,用 kc表示,见表 2-2。 kc=Fc/A d=Fc/(a p·f)=F c/(b d·h d) (2-7) 式中A D -------切削面积( mm 2); a p ------- 背吃刀量( mm); f - ------- 进给量( mm/r); h d -------- 切削厚度( mm ); b d -------- 切削宽度( mm)。 已知单位切削力 k c ,求主切削力 F c F c=k c·a p·f=k c·h d·b d (2-8) 式 2-8中的 k c是指 f = 0.3mm/r 时的单位切削力,当实际进给量 f大于或小于 0.3mm /r时,需乘以修正系数K fkc,见表 2-3。

表 2-3 进给量?对单位切削力或单位切削功率的修正系数 K fkc, K fps

数学建模零件参数的优化设计

零件参数的优化设计 摘要 本文建立了一个非线性多变量优化模型。已知粒子分离器的参数y由零件参 数)7 2,1 ( i x i 决定,参数 i x的容差等级决定了产品的成本。总费用就包括y偏 离y0造成的损失和零件成本。问题是要寻找零件的标定值和容差等级的最佳搭配,使得批量生产中总费用最小。我们将问题的解决分成了两个步骤:1.预先给定容差等级组合,在确定容差等级的情况下,寻找最佳标定值。2.采用穷举法遍历所有容差等级组合,寻找最佳组合,使得在某个标定值下,总费用最小。在第二步中,由于容差等级组合固定为108种,所以只要在第一步的基础上,遍历所有容差等级组合即可。但是,这就要求,在第一步的求解中,需要一个最佳的模型使得求解效率尽可能的要高,只有这样才能尽量节省计算时间。经过对模型以及matlab代码的综合优化,最终程序运行时间仅为3.995秒。最终计算出的各个零件的标定值为: i x={0.0750,0.3750,0.1250,0.1200,1.2919,15.9904,0.5625}, 等级为:B B C C B B B d, , , , , , 一台粒子分离器的总费用为:421.7878元 与原结果相比较,总费用由3074.8(元/个)降低到421.7878(元/个),降幅为86.28%,结果是令人满意的。 为了检验结果的正确性,我们用计算机产生随机数的方式对模型的最优解进行模拟检验,模拟结果与模型求解的结果基本吻合。最后,我们还对模型进行了误差分析,给出了改进方向,使得模型更容易推广。

关键字:零件参数 非线性规划 期望 方差 一、问题重述 一件产品由若干零件组装而成,标志产品性能的某个参数取决于这些零件的参数。零件参数包括标定值和容差两部分。进行成批生产时,标定值表示一批零件该参数的平均值,容差则给出了参数偏离其标定值的容许范围。若将零件参数视为随机变量,则标定值代表期望值,在生产部门无特殊要求时,容差通常规定为均方差的3倍。 进行零件参数设计,就是要确定其标定值和容差。这时要考虑两方面因素:一是当各零件组装成产品时,如果产品参数偏离预先设定的目标值,就会造成质量损失,偏离越大,损失越大;二是零件容差的大小决定了其制造成本,容差设计得越小,成本越高。 试通过如下的具体问题给出一般的零件参数设计方法。 粒子分离器某参数(记作y )由7个零件的参数(记作x 1,x 2,...,x 7)决定,经验公式为: 7616 .1242 3 56 .02485 .01235136.0162.2142.174x x x x x x x x x x x Y y 的目标值(记作y 0)为1.50。当y 偏离y 0+0.1时,产品为次品,质量损失为1,000元;当y 偏离y 0+0.3时,产品为废品,损失为9,000元。 零件参数的标定值有一定的容许范围;容差分为A、B、C三个等级,用与标定值的相对值表示,A等为+1%,B等为+5%,C等为+10%。7个零件参数标定值的容许范围,及不同容差等级零件的成本(元)如下表(符号/表示无此等级零件):

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