Signal Feature Extraction for Predicting Surface Roughness of Inconel 718 in Milling Process and Cutting Parameter Optimization via Genetic Algorithm

銑削加工的表面品質受到許多因素影響，如:切削速度、切削深度、進給速率等加工參數、機台振動、刀具磨耗等。傳統加工只憑藉著經驗或是試誤法決定加工參數，這樣不僅不易掌握加工的品質也增加了時間與成本，所以在要求的製造效率下如果能事先知道掌握加工品質以求解決參數最佳化是有其必要性。 本研究主要透過銑削加工難切削材料Inconel718之過程，同步量測其主軸與虎鉗振動與主軸電流訊號，在不同之加工參數設定下，如:每刃進給、切削深度與切削速度，探討工件表面粗糙度(Ra值)，與振動訊號、加工參數、電流訊號特徵的關聯性，並運用類神經網路進行表面粗糙度預測。實驗中透過不同之訊號處理與分析方法，如:包絡線分析、平均方根、峰度、偏度、快速傅立葉轉換、以及頻率正規化，得到訊號特徵，並藉由相關性分析比較篩選出與表面粗糙度Ra值較具相關性之特徵，再將篩選出的特徵做為倒傳遞類神經網路之輸入層參數來進行表面粗糙度預測。 銑削參數最佳化是利用基因遺傳演算法做為最佳化的工具，藉由先前建構出的加工預測模型並使用此模型預測的Ra值為限制條件，以得到最大的體積移除率為目標，藉由基因遺傳演算法的過程得到加工參數，分析結果亦比較與討論不同類別之特徵輸入的預測效果以及實際Ra值與預測Ra值之差異跟參數最佳化的驗證。摘要 i Abstract ii 目錄 iv 圖目錄 vii 表目錄 ix 第一章 緒論 - 1 - 1-1 前言 - 1 - 1-2 文獻回顧 - 2 - 1-3 研究動機 - 4 - 1-4 論文大綱 - 5 - 第二章 理論 - 6 - 2-1包絡線分析(Envelope Analysis) - 6 - 2-2希爾伯特黃轉換(Hilbert-Huang Transform) - 6 - 2-2-1固有模態函數(Instrinsic Mode Functions) - 7 - 2-2-2經驗模態分解法(Emipirical Mode Decompostion) - 7 - 2-3皮爾森相關性分析(Pearson Correlation Coefficient) - 9 - 2-4類神經網路(Artificial Neural Network) - 10 - 2-4-1學習規則 - 12 - 2-4-2倒傳遞神經網路(Back Propagation Neural Network) - 12 - 2-5基因遺傳演算法(Genetic Algorithm) - 15 - 2-5-1遺傳法則介紹 - 15 - 2-5-2編碼方式 - 16 - 2-5-3 適應性函數 - 17 - 2-5-4 選擇 - 17 - 2-5-5交配 - 18 - 2-5-6 突變 - 19 - 第三章 實驗架設與規劃 - 20 - 3-1實驗架設 - 20 - 3-1-1 實驗加工設備 - 22 - 3-1-2 實驗加工刀具 - 23 - 3-1-3 實驗工件材料 - 23 - 3-1-5 擷取卡 - 24 - 3-1-4 加速規 - 26 - 3-1-6 表面粗糙度儀量測設備 - 27 - 3-1-7 Servo guide - 28 - 3-2 實驗規劃 - 28 - 3-2-1 加工參數配置 - 29 - 3-2-2訊號擷取與取樣頻率 - 30 - 3-2-3 表驗粗糙度量測方式 - 30 - 第四章 實驗結果與討論 - 31 - 4-1訊號分析流程 - 31 - 4-2 穩定加工訊號擷取 - 32 - 4-3 振動訊號趨勢項移除 - 34 - 4-4 訊號包絡線分析 - 37 - 4-5 訊號處理與分析 - 38 - 4-5-1非轉速相關振動訊號特徵 - 38 - 4-5-2頻率正規化與點數插補 - 39 - 4-6特徵訊號篩選 - 42 - 4-6-1時域訊號特徵相關性分析 - 43 - 4-6-2頻域訊號特徵相關性分析 - 43 - 4-7 倒傳遞類神經網路 - 45 - 4-7-1 倒傳遞類神經網路結果比較 - 46 - 4-8基因遺傳演算法流程 - 50 - 4-8-1 建立適應性函數 - 52 - 4-8-2 參數編碼與適應值計算 - 52 - 4-8-3最佳化加工參數與預測值 - 59 - 第五章 結論與未來展望 - 62 - 5-1結論 - 62 - 5-2未來展望 - 64 - 參考文獻 - 65

Analysis of Defects and Traps in N–I–P Layered-Structure of Perovskite Solar Cells by Charge-Based Deep Level Transient Spectroscopy ( Q -DLTS)

International audienc