NSGA-II与MOPSO算法的多工序车削节能优化比较分析

在实际加工约束条件下,建立以表面粗糙度和能量消耗为目标的多工序车削优化模型的切削参数优化选择十分必要。运用NSGA-II算法和MOPSO算法对多工序车削模型进行优化比较。优化实例表明:NSGA-II算法能够获得了比MOPSO算法更优的表面粗糙度、能量消耗的Pareto最优解集以及相应的粗、精切削参数,为多工序车削参数优化选择提供了依据。     

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。     

面向高质量高效率低能耗的车削参数优化

为了实现数控机床的绿色高效制造,以低切削功率、低粗糙度和高材料去除率为目标,对45钢进行了干式单工步正交切削试验。采集不同切削参数下机床的切削功率和工件表面粗糙度值,应用模糊综合评价法对车削参数进行模糊正交优化,得出最优的切削参数。建立切削功率预测模型和表面粗糙度预测模型,并对优选的参数进行了试切试验,将试验结果和经验值与预测值进行了对比,结果表明:使用优化的车削参数进行加工,可以有效地提高效率、降低能耗和表面粗糙度。     

基于高质量和低振动的铣削参数优化方法研究

针对数控铣床在切削过程中产生的振动对工件表面质量的影响,提出以低振动和高表面质量为优化目标,对切削参数进行优化。以VDF-850A铣床为研究对象对45号钢进行铣削正交试验,通过建立振动采集系统,采集振动信号提取振动特征值并测量工件表面粗糙度值,应用最小二乘法拟合数据建立了振动和粗糙度数学模型。利用层次分析法确定两目标函数权重,使用平方和加权法对两目标函数加权拟合成综合目标评价函数,运用粒子群算法优化切削参数。试验结果表明:应用粒子群算法优化后的切削参数进行加工可有效的降低振动和提高表面质量。     

切削参数对车削20CrMnTi表面粗糙度的影响及优化研究

20CrMnTi是一种广泛应用于齿轮制造的材料。为提高20CrMnTi精加工的表面质量、加工效率,以车削20CrMnTi钢的表面粗糙度为研究对象,设计正交试验,在数控车床GENOS L250E上进行硬质合金刀具车削试验,探究切削参数（切削速度、进给量、背吃刀量）对表面粗糙度的影响。并通过多元回归建立切削参数与表面粗糙度的关系模型,从而构建以加工效率、表面粗糙度为目标的多目标优化模型,通过粒子群算法对切削参数进行优化。试验结果表明：使用优化后的切削参数加工可以减小表面粗糙度、提高加工效率。     

面向绿色高表面质量制造的硬态车削工艺多目标参数优化

目的 为了进行硬态车削绿色制造与工艺性能协同优化研究,提出一种同时考虑碳排放量和表面粗糙度的多目标优化方法。方法 首先,通过分析硬态车削过程中切削参数、工件材料、刀具材料等因素对切削功率的影响建立碳排放目标函数,针对工件的表面粗糙度受到切削条件、工件材料、刀具材料等诸多因素的影响,利用正交试验和广义回归神经网络建立轴承硬态车削表面粗糙度目标函数。然后,考虑加工过程中机床特性和硬车实际工况等约束条件,建立以切削参数为优化变量,以碳排放量和表面粗糙度为优化目标的多目标优化模型,引入权重系数将其转化为单目标优化模型。最后,利用遗传算法对优化模型进行优化求解,深入分析切削参数对优化目标的影响。结果 在工厂实际轴承产品硬车试验中验证了优化模型的有效性,结果表明,切削速度为225 m/min、进给量为0.08 mm/r、背吃刀量为0.10 mm时,碳排放量和表面粗糙度的综合优化指标最低。相比优化前,虽然碳排放量上升了13.05%,但表面质量提升了34.44%。结论 研究结果对面向绿色制造的轴承硬车工艺参数优化提供理论方法有重要意义。     

小口径火炮身管振动铰削的实验研究

论文研究了振动铰削降低表面粗糙度的机理，在此基础上通过硬质合金铰刀振动铰削小口径火炮身管的实验，深入分析了振动铰削对火炮身管内膛表面粗糙度的影响。振动铰削把普通铰削的连续切削过程转变为断续的脉冲式切削过程，将普通铰削时的螺旋状连续切屑变成了非常细小的针状单元切屑．增强了铰削加工的断屑排屑能力，从根本上抑制了积屑瘤的形成，避免了已加工表面的犁沟和鳞刺。实验表明，振动铰削的表面粗糙度Ra比普通铰削至少提高三级，振动铰削的表面粗糙度彤值不到晋通铰削Ry值的1／14，振动铰削使孔的已加工表面均匀一致，显著提高了身管内膛的表面质量。     

基于GA-BP的6061Al切削参数优化

针对6061Al铣削中表面粗糙度预测精度低、切削参数选择不合理的问题,提出一种基于遗传神经网络与遗传算法结合的优化模型,对6061Al切削参数进行优化。采用遗传神经网络(GA-BP)构建表面粗糙度预测模型;基于表面粗糙度预测,以材料去除率为目标函数构建切削参数优化模型;利用遗传算法进行优化求解,对6061Al切削参数进行优化。研究结果表明:所建预测模型表面粗糙度预测精度在97%以上;同时,优化模型能优化6061Al切削参数,达到较好的全局寻优效果,为铝合金工件铣削加工切削参数优化提供参考。     

基于改进的粒子群优化神经网络粗糙度预测模型

神经网络算法在金属零件加工表面粗糙度预测中有着广泛的运用,但是尚存网络初始化及梯度弥散这类"黑盒"问题.提出一种基于传统PSO-BP框架的改进模型,使用Xavier替代传统高斯分布初始化粒子群,在算法优化器方面使用最新的自适应矩限制取代随机梯度下降算法进行模型参数更新,经实际测试发现其训练集均方误差及其测试集绝对误差相...     

自动研磨对精冲模零件表面影响的研究与参数优化

为了研究自动研磨对模具零件表面的影响,以线切割后的S390粉末冶金钢为研究对象,以研磨时间、装夹角度、缸体转速、自转速度等4个因素进行正交试验,通过分析表面材料去除量、表面粗糙度、残留应力等指标,得出研磨工艺对各参数指标影响的主次关系和最优研磨参数组合。试验结果表明:表面材料去除量随着缸体转速的增加和加工时间的延长而增大,表面粗糙度随着缸体转速的增加而增大,残留应力随着缸体转速的增加而减小。     

基于能耗和表面粗糙度的车削参数优化研究

为了合理地优化车削参数,提出了低能耗、低粗糙度的车削参数优化方法。在CAK3665ni车床上对45钢进行了干车削试验,采集了不同工况下的功耗和工件表面粗糙度值。在建立功耗和粗糙度模型的基础上,以切削比能低、平均粗糙度小为目标,使用多目标遗传算法,优化了车削参数。试验表明,使用优化后的车削参数进行加工,可以有效减小切削能耗和表面粗糙度。     

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。     

基于正交试验法的切削参数优化研究

在数控加工中,切削三要素对加工质量的影响很大,在加工前应找到满足零件质量要求的切削三要素的最佳组合。采用正交试验法分析切削三要素对表面粗糙度的影响,该试验是一个3因素3水平单指标的试验,使用方差分析法进行分析。通过试验,得到了三要素对表面粗糙度的影响规律以及满足加工要求的三要素的最优组合。     

基于绿色制造的金属塑性精成形

金属塑性成形加工在产品制造过程中具有举足轻重的地位。但传统的加工方法存在以下不足：材料利用率很低;能源浪费严重;振动、噪声对操作工人以及周边环境产生严重危害和污染。本文综合分析了传统金属塑性成形加工在资源、能源及环境等方面存在的普遍症结,提出了节约资源、能源、环境保护,确保可持续发展是金属塑性成形理论与技术发展的重大课题。实现绿色塑性成形加工,应从技术、工艺和设备三方面入手,走金属塑性精成形之路。     

基于减小表面粗糙度的铝合金薄壁件切削参数优化

以某铝合金薄壁件为对象,研究通过优化切削用量三要素(切削深度、进给量、切削速度)提高表面粗糙度的方法。针对薄壁件的半精加工和精加工阶段,根据经验切削参数分别设计了16组和25组车削试验,并测量了与之对应的薄壁件表面粗糙度。根据试验结果,建立了表面粗糙度与切削用量三要素之间的关系,并求解出使表面粗糙度最小的切削参数。使用优化后的参数进行车削加工,缺陷率和废品率分别由16.03%和14.23%降至11.25%和7.5%,优化后的切削参数显著提高了薄壁件的合格率。     

基于可靠度的钻削参数模糊优化研究

分析了钻削加工的数学表达,采用模糊数学方法描述其中具有模糊性的经验参数与经验约束,建立更符合加工实际的模糊优化模型。针对模糊优化过程中模糊约束边界扩大的随意性问题,提出了模糊约束边界的可靠度准则,通过合理选择约束边界宽余量,保证了模糊优化结果的可行性。采用均值水平截集法进行模糊模型的转化求解,该法要求同类别隶属度函数值的均值大于给定截集水平值,较好地保留了模型原有模糊性。算例表明,基于可靠度的模糊优化解更具有优越性。     

基于需求分类遗传算法的Al/15% SiC_p复合材料电化学加工工艺参数的优化

电化学加工（ECM）是一种重要的非传统加工工艺,主要用于加工难加工材料和错综复杂的型材。作为一个复杂的过程,很难确定最优参数去改善切削性能。金属去除率和表面粗糙度是最重要的输出参数,决定切削性能。由于切削参数对金属去除率和表面粗糙度的影响不一致,从而没有简单的切削参数的最佳组合。用多元回归模型来表示输出与输入变量之间的关系,并用基于需求分类遗传算法（NSGA-II）的多目标优化方法来优化ECM过程,得到一个需求解集。     

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。     

面向绿色制造的切削速度优化选择研究

随着当今社会能源危机和环境污染问题的日益严重,绿色制造技术就显得尤为重要。而在制造业中切削速度的选择是绿色制造的一大关键,传统制造业中切削速度的选择往往是依靠经验判断或者是查阅手册,这显然达不到绿色制造的要求。为了更合理地选择切削速度,建立以加工时间、生产成本、能源消耗以及刀具耐用度为指标的切削速度优化数学模型。采用层次分析法和灰色关联分析法相结合的方法对模型进行求解,这种方法可以更有效和准确地对切削速度进行选择。