基于ELM和NSGAIII的齿盘切削参数优化附matlab代码

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🔥 内容介绍

一、核心背景与问题

齿盘作为机械传动系统的关键部件，其加工质量直接影响设备性能。切削参数 (切削速度 v_c、进给量 f、切削深度 a_p) 与多个性能指标 (表面粗糙度 Ra、材料去除率 MRR、刀具磨损 VB) 存在强非线性耦合，且这些指标相互冲突 (如提高 v_c 可提升 MRR 但会加剧刀具磨损)，传统单因素优化方法难以获得全局最优解。

二、ELM 与 NSGAIII 的协同原理

1. ELM (极限学习机)：构建高效代理模型

核心机制：ELM 是单隐层前馈神经网络，其创新在于：

• 随机化隐层参数

  ：输入层到隐层的权重 W 和偏置 b 随机生成且固定不变

• 仅优化输出权重

  ：通过解析法 (最小二乘法) 直接计算输出权重 β，无需迭代训练

数学模型：

H = g(X·W + b)  # 隐层输出，g为激活函数(如Sigmoid)
Y = H·β + ε     # 输出预测，ε为误差
β = (H^T·H)^(-1)·H^T·Y  # 直接求解最优输出权重

在切削参数优化中的优势：

• 训练速度比传统 BP 快 10-100 倍

  ，可快速建立参数 - 性能映射

• 泛化能力强

  ，能准确捕捉参数间复杂非线性关系

• 将高成本物理仿真 / 试验替代为毫秒级预测

  ，大幅降低优化计算成本

2. NSGAIII：多目标优化的高效引擎

核心创新：在 NSGAII 基础上，引入参考点引导的选择机制，特别适合处理 3 个以上目标的高维优化问题

关键步骤：

1. 非支配排序

   ：将种群按 Pareto 支配关系分为不同前沿 (front)，第一前沿为 Pareto 最优解

2. 参考点生成

   ：在归一化目标空间中生成均匀分布的参考点，引导种群向整个 Pareto 前沿扩展

3. 参考点关联

   ：将每个个体与最近参考点关联，优先选择能增加多样性的解

与 NSGAII 对比优势：

• 在高维目标空间 (≥3 目标) 中表现更优，解分布更均匀

• 无需设置额外参数，仅需指定参考点数量 (通常等于种群规模)

• 解决了 NSGAII 在目标数量增加时多样性维持困难的问题

⛳️ 运行结果

最小切削力解:

参数: Nr=1.20mm, Vc=61.06m/min, f=0.10mm/r, ap=0.75mm

目标: Fc=-9.66N, Se=2.95J/mm³

最小比能耗解:

参数: Nr=0.40mm, Vc=68.35m/min, f=0.25mm/r, ap=1.45mm

目标: Fc=212.61N, Se=1.70J/mm³

中心点参数比较:

中心点: Fc=194.28N, Se=2.26J/mm³

最小切削力优化增益: 104.97%

最小比能耗优化增益: 24.79%

帕累托前沿多样性指标: 49.0896

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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