基于小样本数据驱动的滚齿工艺参数低碳优化决策方法

摘要：

针对实际生产历史数据不足的情况,提出一种基于小样本数据驱动的碳排放预测和多目标优化模型.通过Box-Behnken实验设计收集加工数据后,采用反向传播神经网络建立面向碳排放和加工效率的预测模型,在保证预测精度的同时有效减少模型对数据量的需求.以总碳耗和总时长为优化目标,采用改进的多目标灰狼算法和熵权-逼近理想解排序综合评价法进行了最优工艺参数决策.加工实验验证了提出方法的有效性.

关键词：低碳优化、小样本驱动、改进灰狼优化算法、熵权-逼近理想解排序综合评价法

所属期刊栏目：33

分类号：TH186

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划

在线出版日期：2022-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1604-1612