基于混合遗传算法的数控铣削参数多目标优化

针对数控程序编写以及数控仿真时切削参数的优化问题,根据最优化思想,构建数控铣削加工的数学模型,应用遗传算法与模拟退火算法相结合的混合遗传算法及MATLAB工具对切削参数进行优化,并用实验验证其对提高数控机床加工效率和降低加工成本的可行性。     

高速铣削钛合金TC4切削力试验研究及切削参数优化

采用正交试验研究了高速铣削钛合金TC4粗加工阶段时切削参数对切削力的影响规律，并以Y向切削力最小和材料去除率最大为优化目标，利用MATLAB基于Pareto遗传算法优化高速铣削TC4的切削参数，结合Pareto最前沿给出了优化后的切削参数最优解集。     

电火花线切割加工工艺参数的多目标优化

运用多目标优化方法研究确定电火花线切割加工工艺参数 ,建立了多目标优化的数学模型 ,对其求解方法进行了探讨 ,并给出了一个应用实例     

基于NSGA Ⅱ算法的高速铣削参数多目标优化

采用正交试验法对3Cr2Mo模具钢进行高速铣削试验,建立了刀具磨损和表面粗糙度的预测模型。在此基础上,以生产效率最大、生产成本最小为目标建立优化模型,使用Matlab中以NSGA-Ⅱ算法为理论基础的多目标优化方法对其求解,得到了较优铣削参数。     

奥氏体不锈钢的小孔钻削参数多目标优化

针对奥氏体不锈钢材料小孔钻削参数的多目标优化问题,设计钻削正交试验方案,测量钻削力后利用MATLAB软件进行多元回归分析,建立了钻削力的预测模型,并检验了预测模型的显著性和准确性。综合考虑钻削加工要求和机床设备性能,以钻头直径、主轴转速、进给速度为优化变量,以钻削力、钻削效率和刀具寿命为优化目标函数,建立了奥氏体不锈钢小孔钻削参数的多目标优化模型。利用Pareto遗传算法求解多目标优化模型,再利用钻削试验验证了优化模型的准确性和有效性。     

基于BP神经网络的管材数控弯曲多参数优化方法研究

针对管材数控弯曲成形过程中多工艺参数耦合的特点,基于BP神经网络,结合多目标优化算法研究了弯曲成形工艺参数的优化方法。采用ABAQUS对管材数控弯曲过程进行有限元仿真,并实验验证了结果的准确性。基于MATLAB平台,以芯棒直径、芯棒伸出量、防皱块与管材间摩擦系数等主要工艺参数为优化对象,以外壁减薄率、内壁增厚率(起皱)为优化目标,通过验证的数值模型获得样本数据,利用BP神经网络建立了优化对象和优化目标之间的映射关系,并采用多目标优化算法进行寻优求解,最后通过数值仿真实验验证了优化方法的准确性。结果表明:薄壁管数控弯曲有限元数值模拟结果与实验数据吻合较好,可以为神经网络提供准确可靠的训练样本;BP神经网络结合多目标优化算法可以有效地对弯曲工艺参数进行优化;优化的工艺参数有效地改善了弯曲管材内侧起皱和外侧减薄。     

电火花线切割加工工艺参数的多目标优化

运用多目标优化方法研究确定电火花线切割加工工艺参数,建立了多目标优化的数学模型,对其求解方法进行了探讨,并给出了一个应用实例。     

面向能耗优化的切削工艺参数多目标优化

为快速灵活地向高效低能耗切削加工提供优选工艺参数,以A286高温合金为研究对象,面向切削能耗效率开展多目标优化研究。通过干切削仿真提取主切削力并计算切削功率,利用响应面法安排试验设计,建立了切削功率数学预测模型,分析了切削用量对切削功率的影响规律,构建了以最低切削功率和最高物料去除率为目标的多目标优化模型,采用遗传算法求解并获得15组有效切削用量解集。结果表明位于B区的4组有效解可实现相对较高的物料去除率和较低的切削功率,能耗效率总体上更为合理。     

SiCp/Al复合材料电火花加工多目标参数优化

针对SiC_p/Al复合材料电火花加工设计了工艺试验,并从复合材料的蚀除特性角度分析了峰值电流、开路电压、脉冲宽度对加工速度和表面粗糙度的影响,最后利用多目标遗传算法获得了加工电参数的最佳组合。结果表明：峰值电流、开路电压对加工速度的提升影响较大,而峰值电流对表面粗糙度的影响最显著;以多目标遗传算法获得的最优加工参数进行工艺试验,预测值与试验值误差小于10%,验证了模型的有效性。     

DOE在注射成型工艺参数多目标优化中的应用

基于DOE(Design Of Experiment)在成型工艺参数上进行多目标优化。以熔体温度、注射时间和填充压力为实验因子,以手机后盖的体积收缩率和翘曲变形量为实验目标进行Taguchi和面心立方实验设计。两次实验设计逐步缩小工艺参数的范围,并通过合理的数据分析计算得到一组最优方案。同时采用排名的加权计算方式实现多目标问题转换成单目标问题,为多目标优化提供参考案例。     

基于双刀车削工艺的加工参数多目标优化

为解决LF2铝合金挡片零件车削加工变形量大和表面质量差的问题,提出双刀车削加工工艺。通过理论分析,得出加工参数是控制双刀车削加工结果的关键因素;利用拉丁超立方体法设计试验方案,通过对试验结果进行趋势分析和统计分析,探究加工参数对加工结果的影响规律;基于响应面法建立单目标预测模型,利用JMP软件的等高线刻画器模块对加工参数进行多目标优化求解,并对优化结果进行实际加工验证。结果表明：采用满足多目标优化的双刀车削加工参数,可精准控制LF2铝合金挡片零件加工变形量和表面粗糙度;所提方案具有良好的实际工程应用价值。     

面向三维形貌特征的钛合金电火花成形加工工艺参数优化

由于钛合金的超高硬度,使得切削加工十分困难,且成本巨大,即使耗费很大代价加工出来的产品,其加工质量往往不尽人意。因而,在研究国内外电火花加工技术最新成果的基础上,设计钛合金电火花加工试验,将加工速度、三维表面粗糙度作为评价加工性能的指标,分析了占空比、峰值电流、电压对钛合金加工的影响规律之后,深入研究了钛合金电火花成形加工的工艺特性;以MATLAB R2007b软件为平台,利用BP神经网络建立钛合金电火花加工工艺参数优化模型,并通过加工实验,对其预测结果进行评价。     

多工位锻造工艺的多目标优化算法

针对多工位锻造过程中出现的充填效果不佳、折叠和载荷过大等问题,以凸轮零件为例,采用基于有限元模拟和近似模型的优化方法实现其工艺的多目标优化,并重点探讨直接搜索算法、粒子群算法、遗传算法等3种算法的优化效果。比较优化设计结果与初始设计结果,3种优化算法均较大程度地降低了成形载荷,改善了成形质量。其中遗传算法的总体优化效果最为显著,总体载荷从初始设计的534kN降低到391.9kN,降幅达到26.6%,3处难充填区域的充填效果得到很大程度的改善,达到了预期的优化效果。     

基于改进遗传算法的钛合金TC18铣削参数优化

钛合金TC18因其热强度高、抗腐蚀性好等优点在航空航天制造业中得到关注,但是其化学活性大、导热性差等缺点给加工带来诸多困难.针对钛合金TC18的加工过程,建立了铣削参数数学模型及其约束条件,以材料去除率为目标函数,利用改进遗传算法对钛合金TC18铣削参数进行优化,得到的切削参数缩短了加工时间,提高了效率.并以实验验证了该方法的实用性和有效性.     

数控铣削参数模糊正交优化及实验研究

为了充分考虑数控铣削加工参数优化中的不确定性问题,运用模糊正交优化法研究铣削加工中满足高材料去除率和大刀具耐用度要求的切削参数优化。通过正交试验,获得不同切削用量下的刀具耐用度,并以模糊数学方法建立刀具耐用度和材料去除率隶属函数,计算模糊综合评价隶属度。结果表明:优化结果与模糊综合评价直观分析结果是一致的。     

基于GABP神经网络的微铣削多目标预测与优化研究

针对子午线轮胎模具侧板加工过程中存在加工能耗高、表面质量差的问题,以45号钢子午线轮胎模具侧板为研究对象进行微铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度3个切削参数对切削比能和表面粗糙度的影响。通过试验数据样本训练和检测基于遗传算法改进的多目标BP神经网络,实现不同切削参数组合下切削比能和表面粗糙度的多目标预测;利用NSGA-Ⅱ对切削参数进行多目标优化,获得了20组Pateto解。预测和优化结果表明：提高主轴转速既有利于降低切削比能又有利于改善表面粗糙度,而增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会增大表面粗糙度;切削比能和表面粗糙度相互抑制,不能同时改善。在兼顾切削比能和表面粗糙度的情况下,较优参数为主轴转速19 370~20 000 r/min、每齿进给量0.055~0.06 mm/齿、切削深度0.4~0.456 mm。     

方肩铣刀高速铣削TC4钛合金试验研究及参数优化

利用单因素试验方法,采用镶齿硬质合金涂层方肩铣刀进行钛合金高速铣削试验,研究每齿进给量、铣削宽度、铣削深度、铣削速度对于铣削力的影响。通过对铣削力进行分析,建立方肩铣刀高速铣削的铣削力模型,并采用MATLAB遗传算法以进给方向铣削力Fy最小为目标,对铣削参数进行了优化并给出了最优解集。实验结果表明,使用优化后的参数加工薄壁件可有效减小切削力。     

基于IMOPSO方法的注塑件熔接痕质量的多目标优化

提出了一种改进多目标粒子群优化(IMOPSO)算法,并用于优化注塑成型过程中熔接痕的长度和相遇角。基于成型工艺参数建立了熔接痕多目标优化模型,同时提出了改进混合神经网络(HNN)作为预测熔接痕长度和相遇角的代理模型。其中,通过Taguchi方法设计实验,采用Moldflow软件得到了训练改进HNN的样本。基于Pareto支配理论,提出了一种IMOPSO算法,并通过算例验证了其在多目标优化问题中的有效性。采用IMOPSO算法对注塑件熔接痕的长度和相遇角进行优化。将优化结果和MPI实验结果进行比较表明,IMOPSO算法能有效地优化注塑制品的熔接痕质量。     

多目标优化模具设计任务调度研究

针对模具设计具有多项目任务并行、对设计人员知识和经验依赖性强、设计任务变更频繁等特点,提出了多目标优化的模具设计任务调度理论,并建立多目标优化调度模型,模型除了考虑任务间的紧前关系约束、多技能设计人员异质性约束,还考虑了影响任务分配的任务因素及设计人员因素,并针对此调度问题的特点,提出了基于BBO的调度算法,通过仿真试验计算结果与单目标调度结果相比较,说明算法是有效的,与遗传算法比较,基于BBO调度算法具有良好的收敛性和稳定性。     

助航灯具干冰清洗多目标参数混合优化

目的 采用干冰清洗技术对助航灯具进行自动清洗,并对清洗参数进行多目标混合优化。方法 以清洁度为评价指标,使用单一变量控制法进行试验,分析清洗工艺参数影响力,获得清洗距离、角度、流量、时间等参数的最佳范围。提出以提高清洁度,节约清洗原料,降低发光口磨损度,提升清洗效率为目标,构建多目标参数优化模型,以清洗参数为决策变量,通过GA-SA混合算法求解优化参数。最后,对设定权重下的子目标优化结果进行试验验证。结果 在仅考虑清洁度这一目标时,试验结果表明,清洗距离范围为8.5～12 cm,清洗角度范围为70°～83°,清洗流量范围为0.6 L/min及以上,清洗时间范围为2 s及以上。通过求解多目标优化模型,获得清洗工艺参数组合,距离为10.801 7 cm,角度为77.459 5°,流量为0.630 1 L/min,时间为2.207 0 s。结论 相较于传统助航灯具清洗方式,干冰清洗多目标参数混合优化获得的工艺参数组合在保证清洁度的前提下,可以实现同时使节约清洗原料、降低发光口磨损度、提升清洗效率达到理想效果的最优解,解决了人工手动清洗费时、耗力、成本高等问题。