Višekriterijumska optimizacija zasnovana na verovatnoći kao osnova za primenu novog robustnog dizajna na parametre mašinske obrade

Ključne reči: poželjna verovatnoća, metod zasnovan na verovatnoći, višekriterijumska optimizacija, robustni dizajn, istovremena optimizacija

Sažetak


Uvod/cilj: Novi robustni dizajn nastao pomoću višekriterijumske optimizacije zasnovane na verovatnoći uzima aritmetičku srednju vrednost indikatora performansi, kao i njenu devijaciju, za dvojne nezavisne odgovore indikatora performansi. Cilj ovog rada jeste da se proveri primenljivost novog robustnog dizajna na optimizaciju parametara mašinske obrade. Za detaljno ispitivanje korišćen je robustni dizajn za određivanje optimalnih parametara sečenja kako bi se potrošnja energije tokom okretanja čelika AISI 1018, pri konstantnoj brzini uklanjanja materijala, svela na najmanju moguću meru. Pored toga,  istovremeno je primenjena i optimizacija parametara mašinske obrade i alokacija tolerancije klipa od sferoidnog grafitnog livenog gvožđa. 

Metode: U skladu s metodom zasnovanom na verovatnoći za višekriterijumsku optimizaciju, aritmetička srednja vrednost indikatora performansi. kao i njena devijacija, uzete su za dvojne nezavisne odgovore indikatora performansi pri primeni robustnog dizajna. Svaki od ova dva pomenuta odgovora doprinosi jednim delom parcijalnih poželjnih verovatnoća indikatoru performansi alternativa u ispitivanju. Aritmetička srednja vrednost indikatora performansi treba da se procenjuje kao predstavnik indikatora performansi prema funkciji ili preferenciji indikatora performansi, dok je devijacija drugi njihov pokazatelj koga, uopšteno govoreći, karakakteriše princip „manje je bolje”.Pored toga, kvadratni koren proizvoda dva pomenuta dela parcijalne poželjne verovatnoće formira stvarnu poželjnu verovatnoću indikatora performansi. Štaviše, proizvod parcijalnih poželjnih verovatnoća daje ukupnu poželjnu verovatnoću svake alternative, što predstavlja ukupni i jedinstveni indeks svake alternative u robustnom optimumu.

Rezultati: U radu su predstavljeni racionalni optimalni parametri sečenja za minimiziranje potrošnje energije tokom okretanja čelika AISI 1018 pri konstantnoj brzini uklanjanja materijala, kao i istovremena optimizacija parametara mašinske obrade i alokacija tolerancije klipa od sferoidnog grafitnog livenog gvožđa.

Zaključak: Studija ukazuje da je primena nove robustne optimizacije racionalna i pogodna za optimizaciju parametara mašinske obrade.

 

Reference

Box, G. 1988. Signal-to-Noise Ratios, Performance Criteria, and Transformations. Technometrics, 30(1), pp.1-17. Available at: https://doi.org/10.2307/1270311>

Box, G.E.P. & Meyer, R.D. 1986. Dispersion Effects from Fractional Designs. Technometrics, 28(1), pp.19-27. Available at: https://doi.org/10.1080/00401706.1986.10488094>

Camposeco-Negrete, C., de Dios Calderón Nájera, J. & Miranda-Valenzuela, J.C. 2016 Optimization of cutting parameters to minimize energy consumption during turning of AISI 1018 steel at constant material removal rate using robust design. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 83, pp.1341-1347. Available at: https://doi.org/10.1007/s00170-015-7679-9>

Janakiraman, V. & Saravanan, R. 2010. Concurrent optimization of machining process parameters and tolerance allocation. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 51, pp.357-369. Available at: https://doi.org/10.1007/s00170-010-2602-x>

Mori, T. & Tsai, S-C. 2011. Taguchi Methods: Benefits, Impacts, Mathematics, Statistics, and Applications. New York, NY, USA: ASME Press. Available at: https://doi.org/10.1115/1.859698>

Nair, V.N., Abraham, B., MacKay, J., Box, G., Kacker, R.N., Lorenzen, T.J., Lucas, J.M., Myers, R.H., Vining, G.G., Nelder, J.A., Phadke, M.S., Sacks, J., Welch, W.J., Shoemaker, A.C., Tsui, K.L., Taguchi, S. & Wu, C.F.J. 1992. Taguchi's Parameter Design: A Panel Discussion. Technometrics, 34(2), pp.127-161. Available at: https://doi.org/10.2307/1269231>

Roy, R.K. 2010. A Primer on the Taguchi Method. 2nd Ed. Southfield, Michigan, USA: Society of Manufacturing Engineers. ISBN-13‏: ‎978-0872638648.

Welch, W.J., Buck, R.J., Sacks, J., Wynn, H.P., Mitchell, T.J. & Morris, M.D. 1992. Screening, Predicting, and Computer Experiments. Technometrics, 34(1), pp.15-25. Available at: https://doi.org/10.2307/1269548>

Welch, W.J., Yu, T-K., Kang, S.M. & Sacks, J. 1990. Computer experiments for quality control by parameter design. Journal of Quality Technology, 22(1), pp.15-22. Available at: https://doi.org/10.1080/00224065.1990.11979201>

Zheng, M., Teng, H., Yu, J., Cui ,Y. & Wang Y. 2023. Probability-Based Multi-objective Optimization for Material Selection. Singapore: Springer. Available at: https://doi.org/10.1007/978-981-19-3351-6>

Zheng, M., Wang, Y. & Teng, H. 2022a. An novel method based on probability theory for simultaneous optimization of multi – object orthogonal test design in material engineering. Kovove Materialy, 60(1), pp.45-53. Available at: https://doi.org/10.31577/km.2022.1.45>

Zheng, M., Wang, Y. & Teng, H. 2022b. A novel approach based on probability theory for material selection. Materialwissenschaft und Werkstofftechnik, 53(6), pp.666-674. Available at: https://doi.org/10.1002/mawe.202100226>

Objavljeno
2023/01/30
Rubrika
Originalni naučni radovi