钛合金车削过程中基于遗传算法的切削参数多目标优化

通过正交试验法对钛合金TC4进行了车削试验并对试验数据处理,得到切削温度、表面粗糙度关于切削三要素的多元线性回归方程。以切削速度、进给量和背吃刀量为优化变量,以最低切削温度、最好表面粗糙度、最大材料去除率为目标构建了切削参数的多目标优化模型。利用MATLAB中基于遗传算法的多目标优化函数对优化模型进行求解,得到优化问题的Pareto最优解并加以分析。     

低速铣削中表面粗糙度影响因素及切削参数优化研究

通过铝合金薄壁工件切削试验,对铣削加工中表面粗糙度的影响机理进行分析,建立了铝合金薄壁工件表面粗糙度预测模型,采用多元回归正交分析法获得了表面粗糙度的经验公式。结合正交试验的极差分析,获取不同的加工参数对表面粗糙度的影响显著性。并基于表面粗糙度,以材料去除率为优化目标,对切削参数进行优化。研究结果表明,切削参数对表面粗糙度的影响显著性为:每齿进给切削宽度切削速度;较优化的切削参数为:切削速度201 m/min,每齿进给0.19 mm/齿,径向切宽11 mm。为铝合金工件的铣削加工提供理论方法和试验依据。     

高硬刀片干切削淬硬GCr15轴承钢的表面粗糙度预测

采用陶瓷刀片和CBN刀片干切削淬硬GCr15轴承钢,测量了不同切削参数下切削后工件的表面粗糙度;基于微粒群优化算法建立了表面粗糙度预测模型,并与线性回归法建立的经验公式进行了比较;用扫描电子显微镜观察了切屑形态。结果表明:采用微粒群优化算法建立的表面粗糙度预测模型具有一定的可靠性,与线性回归法相比,能更精确地预测出加工工件的表面粗糙度;切削参数中对表面粗糙度影响最大的是进给量,其次是背吃刀量,切削速度的影响最小;锯齿状切屑能降低切削温度,提高工件表面质量;用陶瓷刀片和CBN刀片切削获得的最低表面粗糙度分别可达0.48μm和0.56μm。     

基于动力学约束的端面铣削工艺参数优化

工艺参数优化对提高切削过程的加工效率和加工成本具有重要意义。将铣削系统动力学作为主要约束条件,提出端面铣削工艺参数的多目标优化模型。基于铣削系统动力学分析,得到了综合切削稳定性、工件表面粗糙度、主轴转速、切削力、切削功率等约束的工艺参数多目标优化模型。通过调节权重系数实现优化方向的控制,并采用快速粒子群算法对工艺参数进行优化计算。工艺优化实例及试验表明,采用基于动力学约束的工艺参数优化方法可以获得较好的工艺参数优化结果。     

SLM钛合金3D打印件铣削加工参数优化分析

针对SLM钛合金3D打印件表面质量无法满足装配精度要求,仍需进行二次加工的需求,设计正交试验方案,建立表面粗糙度的预测模型并进行铣削参数优化分析,为SLM钛合金3D打印件铣削加工的切削参数选择提供依据。首先,对实验数据进行多元线性回归,建立适用于SLM钛合金件的铣削加工表面粗糙度数学预测模型,给出了切削速度、每齿进给量、轴向切深及径向切深与表面粗糙度的量化关系;建立以加工效率和表面粗糙度为优化目标的多目标切削参数优化模型,使用Pareto最优解集理论进行多目标切削参数优化,优化结果表明在切削速度130 m/min,每齿进给量0.01 mm/齿,轴向切深0.40 mm时可以得到较好的加工表面粗糙度及较高的加工效率。     

丝杠硬态旋铣工艺的多目标参数优化

为了进行丝杠硬态旋风铣削下工艺能耗与工艺性能协同优化研究,提出一种同时考虑切削比能、表面粗糙度和表层残余应力的多目标优化方法。基于Box-Behnken试验设计,采用响应曲面法对丝杠硬态旋铣的切削比能、表面粗糙度和表层残余应力进行建模,进一步构建了以丝杠硬态旋铣工艺参数为变量、以低能耗和高性能为优化目标的多目标优化模型。采用改进型非支配排序遗传算法对该模型进行求解,并通过试验数据和优化结果的比较论证了本文优化方法的有效性。     

基于离散粒子群算法的复杂曲面微小零件切削参数优化研究

采用常规方法计算零件切削参数优化目标函数和约束条件时,忽略了生产效率和粗糙度两个变量,导致优化参数作用下的零件加工表面粗糙度较大和加工总工时较长。为提高生产效率和降低生产成本,提出了基于离散粒子群算法的复杂曲面微小零件切削参数优化方法,选择切削速度和进给量作为待优化切削参数,确定参数优化目标方向,对微小零件加工的功率、切削力、进给量及粗糙度等进行约束,利用粒子群算法求解优化目标和约束条件组成的数学模型,得到切削速度和进给量最优解。选择微小齿轮毛坯、铣刀及机床进行滚齿加工的对比实验,并采用设计方法和常规方法获取不同切削深度下的切削参数优化值。结果表明,设计方法减小了齿轮加工表面粗糙度,缩短了齿轮加工总工时,提高了滚齿表面质量和生产效率。     

镍基合金车削表面粗糙度理论分析与实验研究

高温合金GH4169具有良好的机械性能,广泛应用于航空、精密装配等领域。在精密车削加工中难以保证零件表面粗糙度要求。为了研究切削参数对加工表面粗糙度的影响关系,根据正交试验数据,运用极差与方差分析出切削三要素对加工表面粗糙度的影响关系,预测出表面粗糙度与切削三要素之间的最优模型,对分析表面粗糙度与切削三要素之间的响应关系,基于最优预测模型,运用多目标线性规划模型优化参数,得出在切削GH4169过程中的最优参数,为以后加工GH4169奠定了理论基础。     

车削高体积分数SiCp/Al复合材料表面粗糙度敏感性分析及预测

为了优化高体积分数SiCp/Al复合材料车削时的切削参数,设计了基于切削速度、进给量、切削深度和刀尖圆弧半径4个参数的16组正交实验。以50%SiCp/Al复合材料为研究对象,进行正交切削实验,通过表面粗糙度仪获得零件表面粗糙度值,通过田口方法分析了4个切削参数对表面粗糙度影响的敏感性。分别建立了表面粗糙度预测的多元回归方程和指数方程,对比分析了不同预测模型在相同切削参数下的表面粗糙度预测结果,并确定了最佳切削参数。切削实验结果表明:无论是表面粗糙度预测,还是最佳切削参数确定,多元回归方程都取得较为准确的结果。     

高效高质量铣削参数多目标优化方法研究

机床的切削参数决定着机床加工的质量及加工效率,传统的切削参数选择方法基于工人经验,很难实现加工质量与效率的最优。针对以上问题,提出了一种面向高效、高质量加工的数控机床铣削参数多目标优化算法。算法以铣削四要素(切削速度、每齿进给量、切削深度和切削宽度)为优化变量,以最小切削力和最大材料去除率为优化目标;采用基于Tent映射的混沌初始化多目标粒子群优化模型进行参数优化,采用优化前后不同参数组合构建四因素四水平的正交实验,以表面粗糙度值作为加工质量主要表征,比较优化前后参数组合的实验结果。结果验证了优化方法和优化模型的有效性。     

基于广义神经网络多目标铣削参数自适应研究

为了研究多参数多目标自适应优化,通过Ti6Al4V铣削试验采集了各铣削参数水平下的铣削力和工件表面粗糙度数值,以控制铣削力和表面粗糙度值为目标,对各水平铣削参数进行稳健设计优化,获得铣削参数的非劣解集。基于非劣解集数据,采用广义神经网络算法建立铣削参数自适应优化训练模型,将训练模型预测的数据与非劣解集中的参数进行对比,结果显示二者具有很好的一致性。因此,该自适应模型能够通过限定的铣削力和粗糙度目标值预测得出自适应优化的切削速度、进给量、轴向切削深度和径向切削深度参数值。铣削参数的自适应调节方法为:当所限定的铣削力和粗糙度值所对应的参数值与预测值之间的均方误差超过10%时,则先前的铣削参数会自适应调节为广义神经网络模型预测的值。     

10Ni3MnCuAl高速铣削表面粗糙度实验研究及参数优化

针对10Ni3MnCuAl塑料模具钢进行切削试验,探索不同切削参数对表面粗糙度的影响规律。采用多元回归方法,建立了10Ni3MnCuAl塑料模具钢高速铣削表面粗糙度预测模型,用F、t检验法验证模型的显著性。基于遗传算法,以指定的表面粗糙度值为约束条件,材料去除率Q为目标函数进行工艺参数优化,对10Ni3MnCuAl塑料模具钢高速铣削加工切削参数的选择具有一定的指导意义。     

车削高温合金GH2132时切削力和表面粗糙度的建模与试验分析

对高温合金GH2132进行了外圆车削试验,测量了切削过程中的切削力和已加工表面粗糙度。利用最小二乘法对试验数据进行了回归分析,建立了切削力和表面粗糙度的经验模型,得出了切削参数对切削力和粗糙度的影响规律,为优化切削参数、研究刀片磨损机理提供了参考数据。     

SDP1Cu预硬塑料模具钢高速车削工艺参数优化

采用正交试验设计方案对新型预硬塑料模具钢SDP1Cu进行外圆高速干切削,旨在提高其车削的表面质量和加工效率。以切削力和表面粗糙度作为参评指标,利用极差和方差分析法分析切削力和粗糙度,利用多元线性回归分析法对加工的切削力和表面粗糙度进行建模分析,并利用多目标遗传算法对切削工艺参数进行优化。试验分析表明:切削深度对切削力变化影响最大,通过MATLAB软件分析得出最优参数组合为v=195.76m/min,f=0.157mm/r,a_p=1.025mm;优化结果为切削力F_z=459.9N,表面粗糙度Ra=1.557μm,材料去除率Qz=31589mm~3/min。     

铣削表面粗糙度在线监测与加工参数的自适应优化

针对实际加工中工件与刀具之间的无规律振动而导致零件表面粗糙度不受控制的问题,提出了一种融合在线监测和自适应加工的方法.以主轴转速、背吃刀量、进给速度以及工件振动量为特征,基于XGBOOST算法对表面粗糙度进行回归分析,建立表面粗糙度的预测模型;在加工中对工件振动量进行实时采集,结合主轴转速、背吃刀量、切削速度和进给量建立实时表面粗糙度在线监测系统;当预测结果超出警戒值时,系统自动对切削参数背吃刀量、切削速度和进给量进行优化,进而减小工件振动,从而保证被加工零件的表面粗糙度.与传统的先加工后测量的方法相比,提出的方法实现了在加工的同时进行预测、分析与切削参数的自适应优化,有效地控制了被加工零件的表面粗糙度.     

铣削表面粗糙度在线监测与加工参数的自适应优化

针对实际加工中工件与刀具之间的无规律振动而导致零件表面粗糙度不受控制的问题,提出了一种融合在线监测和自适应加工的方法.以主轴转速、背吃刀量、进给速度以及工件振动量为特征,基于XGBOOST算法对表面粗糙度进行回归分析,建立表面粗糙度的预测模型;在加工中对工件振动量进行实时采集,结合主轴转速、背吃刀量、切削速度和进给量建立实时表面粗糙度在线监测系统;当预测结果超出警戒值时,系统自动对切削参数背吃刀量、切削速度和进给量进行优化,进而减小工件振动,从而保证被加工零件的表面粗糙度.与传统的先加工后测量的方法相比,提出的方法实现了在加工的同时进行预测、分析与切削参数的自适应优化,有效地控制了被加工零件的表面粗糙度.     

基于标准粒子群算法的GH4169高速铣削表面粗糙度研究

采用单因素和正交实验法,研究了整体硬质合金刀具高速铣削GH4169高温合金时切削参数对表面粗糙度的影响规律,结果表明,每齿进给量对表面粗糙度的影响十分显著,铣削速度和铣削深度对表面粗糙度的影响较小;基于标准粒子群算法建立了表面粗糙度与切削参数之间的经验公式,并对经验公式进行了实验验证,结果显示,基于标准粒子群算法建立的经验公式能有效预测GH4169高温合金高速铣削过程中的表面粗糙度,为铣削参数优化、铣削表面质量控制提供了依据。     

基于灰色关联分析的叶片砂带抛光参数优化

针对复杂曲面构件抛光过程中表面粗糙度的最小化与材料去除率的最大化等多目标优化问题,采用正交实验方法设计四因素三水平的钛合金试件数控砂带抛光实验;基于灰色关联分析将多目标优化问题转化为单目标优化问题,利用主成分分析法确定表面粗糙度和材料去除率对灰色关联度的影响权重;通过对实验数据的回归分析,建立灰色关联度与主要抛光工艺参数(砂带粒度、砂带线速度、工件进给速度和抛光深度)的二阶预测模型;基于各工艺参数对表面粗糙度、材料去除率和灰色关联度的影响规律进行分析,确定抛光工艺参数优化方案。利用响应曲面求解工艺参数优化问题并进行叶片抛光实验,结果表明:该优化方法获得的工艺参数组合可在满足表面粗糙度要求的基础上大幅度提高抛光材料去除率。     

细长轴振动车削表面粗糙度的研究

根据超声波振动车削加工原理,第一步通过逐点单因素试验对超声振动切削下细长轴不同位置处表面粗糙度随切削用量的变化进行了研究,确定了不同切削因素变化下细长轴表面粗糙度的极值位置;第二步通过正交试验研究了超声振动车削细长轴时切削用量对工件整体平均表面粗糙度的影响,并与普通切削进行了对比试验。试验结果表明:超声波振动车削能够显著改善细长轴加工后的表面粗糙度。同时研究了各切削用量对表面粗糙度的影响规律,并对超声振动切削参数进行优化,得出试验最佳切削参数。     

介观尺度心轴的表面粗糙度预测模型建立及参数优化

为控制惯性约束聚变靶制备中介观尺度心轴的表面粗糙度,提出一种应用旋转设计技术安排试验的方法,通过非线性回归分析,建立基于进给量、背吃刀量、主轴转速和刀尖角四个主要切削参数的介观尺度心轴的表面粗糙度二次预测模型。分析结果表明,该模型的拟合值能较好地反映心轴车削表面粗糙度,并且具有比理论表面粗糙度计算值更高的精度。在主要切削参数中,进给量和刀尖角比背吃刀量和主轴转速对心轴表面粗糙度的影响更显著。利用优化得到的最佳表面粗糙度为目标切削条件,选用直线切削刃超细晶粒硬质合金刀具,在φ0.6 mm的心轴上得到Ra16.53 nm的表面粗糙度。