基于ROM的随机优化,用于连续的制造过程
Raul Cruz-Oliver1, Luis Monzon2, Edgar Ramirez-Laboreo3
1ETH Zurich, Zurich, 8092, Switzerland.
本研究引入了贝叶斯优化方法,通过将过程和材料不确定性造成的缺陷降至最低来增强汽车密封生产. 基于模型的方法实现了50%更紧的尺寸公差,提高了产品质量,没有额外的成本.
科学领域:
- 制造业 工程 制造工程
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 优化理论 优化理论
背景情况:
- 汽车密封生产面临着高吞吐量,质量限制和过程不确定性的挑战.
- 挤出工艺和原材料的变化显著影响密封品质,并导致不符合性.
- 现有的决定性方法很难有效地管理这些固有的不确定性.
研究的目的:
- 为汽车密封件挤出提出基于模型的优化方法,该方法可稳定处理工艺和材料的不确定性.
- 在高通量制造环境中,尽量减少不符合性,提高产品质量.
- 开发一种具有成本效益的解决方案,以提高汽车密封件的尺寸容忍度.
主要方法:
- 利用贝叶斯优化来进行强大的过程参数选择.
- 采用了减少顺序模型来克服详细模拟的计算成本.
- 在优化框架中综合考虑工艺变化和原材料不确定性.
主要成果:
- 提出的贝叶斯优化方法有效地减少了虚拟环境中过程不确定性的影响.
- 与确定性优化算法相比,实现了50%更紧的维度宽容.
- 显著提高了产品质量,而不需要额外的制造成本.
结论:
- 基于模型的贝叶斯优化为改善汽车密封件挤出提供了强大且具有成本效益的解决方案.
- 该方法成功地解决了固有的过程和材料不确定性,从而提高了产品质量.
- 这种方法在实现更紧密的尺寸公差和减少制造中的不一致性方面取得了重大进展.
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