改进型粒子群算法在数控加工切削参数优化中的应用

文章介绍了粒子群算法及其改进型的原理、模型和算法实现过程,并采用改进型粒子群算法对数控加工切削参数优化数学模型进行了优化计算,计算结果符合实际情况,表明改进型粒子群算法应用于机械加工优化计算切实可行,为复杂的机械制造及加工系统优化设计问题提供了新的思路和方法.     

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。     

单位生产成本与加工精度的多工序车削优化

切削参数优化对于加工质量、生产效率、加工成本、产品利润具有非常重要的意义.数控加工过程中,单位生产成本和加工精度很大程度上决定了零件加工成本的高低和加工质量的好坏.建立以单位生产成本与加工精度为双目标的多工序车削优化模型进行切削参数优化选择十分必要.多工序车削模型同时充分考虑了粗精的刀具耐用度、切削功率、切削进给力、稳定切削区域、刀具表面切削温度及精车表面粗糙度等实际约束条件.运用高斯变异和多项式变异的NSGA-Ⅱ算法对多工序车削模型进行比较优化计算,优化实例表明多项式变异的NSGA-Ⅱ算法获得了更好的加工精度、单位生产成本的Pareto最优解集以及相应的粗精切削参数.用多项式变异的NSGA-Ⅱ算法得到的优化粗精切削参数进行切削试验,得到与NSGA-Ⅱ算法优化的加工精度、单位生产成本基本相符,为多工序车削切削参数优化提供了实践指导.     

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。     

用金属陶瓷刀具加工淬硬钢薄壁件切削参数优化

通过典型金属陶瓷刀具切削加工淬硬钢薄壁件及其磨损的实验研究,在分析金属陶瓷刀具的磨损和断屑机制基础上,综合运用田口方法,主成分分析方法和表面响应法,以切削参数为优化对象,以切削力,切削功率,零件表面粗糙度以及材料去除率等参数为优化目标,获取最优的切削参数.用主成分分析法将多质量特性问题转化为单一质量特性并建立质量特征模型;再用田口法或表面响应法等优化方法进行加工工艺的实验分析,而求得最优的加工参数范围,达到降低生产成本和提高效率的目的.     

变双曲圆弧齿线齿轮切削仿真及参数优化

变双曲圆弧齿线圆柱齿轮（VH-CATT）是一种将圆弧齿线运用于齿轮齿线上的新型齿轮。由于缺少专用的加工机床,导致加工时其切削参数的调整较为复杂。为解决这个问题,根据其啮合原理及加工过程,利用ABAQUS对其切削加工过程进行模拟仿真;利用得到的数据,根据正交试验方法建立切削力的预测模型。利用鲸鱼算法,建立以加工效率与较小切削力为目标的函数优化模型,并通过加权求和法与归一化处理将它转化为单目标函数优化模型,通过鲸鱼算法得到优化后的切削参数。结果表明：所提出的单目标函数优化模型能够很好地对切削参数进行选定优化,以得到更好的加工效果;优化后的切削参数为主轴转速n=189.3 r/min,每齿进给量fz=0.046 mm,切削深度ap=1.89 mm。     

基于Matlab遗传算法的数控铣床切削参数优化

数控加工中,切削参数的选择至关重要,直接关系到产品的加工质量和生产效率,然而影响切削参数的因素较多,通过传统的方法确定最优参数比较困难。文章以最大生产率为目标函数,分析了切削速度和每齿进给量对数控机床生产效率的影响因素,利用遗传算法,在Matlab软件中实现了对数控铣床加工参数的优化,并实证求得目标函数的最优解,证明了研究的算法是可行的和正确的。     

数控切削性能的Fuzzy-PID控制算法的设计与仿真

随着零件加工精度的日益提高及外界干扰因素的不断增加,传统PID控制的数控加工过程已不能满足目前切削性能的需求,如何使数控机床在加工中仍然保持优越的切削性能是目前制造领域研究的热点问题之一.根据数控切削加工系统的组成结构,建立了切削系统的数学模型.通过分析单位阶跃响应的误差曲线,归纳了PID参数自调整的模糊规则,并完成了一套与切削系统相匹配的Fuzzy-PID算法的设计.经动态性能、抗干扰性能和鲁棒性能的仿真实验分析,结果表明与传统PID算法相比,Fuzzy-PID算法应用于切削系统中具有更良好的品质.     

基于神经网络和粒子群算法的切削参数现场实时优化

为了使金属切削加工中，能实现切削参数的实时优化，保证产品质量和设备效率，提出了一种新的切削参数最优化方法，引入加工时间、加工精度、加工成本三个目标控制量，建立了多目标非线性规划模型。并用惩罚函数法将多目标非线性约束规划问题转换成无约束非线性单目标规划问题。通过对神经网络和粒子群算法的有机结合，并充分利用了粒子群算法和BP网络各自具有的优点，对模型进行了求解。数值试验表明该方法能较好地解决切削参数的优化问题。     

面向现代绿色制造的精车车削优化

考虑车削加工约束条件,建立切削能量最小与表面粗糙度最小的精车车削优化模型。通过实例运用非支配排序遗传算法(NSGA-II)与多目标粒子群算法(MOPSO)对精车优化切削模型进行仿真优化,结果表明NSGA-II算法与MOPSO算法切削能量和表面粗糙度的Pareto最优解集均可由同一的六次曲线方程拟合,且拟合相关指数为0.999 5、0.998 2。在表面粗糙度和切削能量的Pareto最优解集下,获得了精车优化切削模型相应的进给量、切削速度,为优化选择精车切削参数提供了参考。     

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。     

基于高质量和低振动的铣削参数优化方法研究（英文）

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。     

镍基合金Inconel 718薄壁件铣削加工数控程序和切削参数优化

薄壁件加工过程因切削力波动较大可导致切削过程不平稳,需对加工工艺进行优化。建立了镍基合金Inconel718薄壁件铣削加工数控编程优化模型,模型由数控编程、材料数据库和数控加工仿真3个模块组成。在UG中建立工件实体模型,并生成相应NC加工代码;基于Power Law本构方程,考虑材料热力学动态性能和材料分离准则对切削力和切削温度的影响,采用有限元仿真软件AdvantEdge FEM获得镍基合金车削加工的切削力和切削温度等参数;将工件毛坯模型、NC加工代码、材料数据导入Production Module中,对加工过程进行优化。结果表明:利用优化后的数控程序进行加工,可减小切削力波动,有助于改善薄壁件加工过程中的稳定性。     

基于DBSCAN算法的切削载荷状态智能识别算法

针对切削过程中的切削力状态识别以及切削参数的动态调整问题,提出了一种基于密度聚类算法的切削载荷智能识别算法;该方法通过对切削力载荷特性的识别、判断,使用密度聚类算法建立簇分类算法,以距离度量作为簇分类判据,以簇的核心点作为切削载荷学习对象,通过切削载荷理想值做出判断,实现对切削载荷的智能识别。论文应用该算法,结合Agent技术,对石材高速铣削条件下的切削力载荷状况进行了智能识别和可视化表述。研究表明,该算法能够实现对切削加工状态的智能识别与判断,并达到了对切削参数在线优化的目的,提高了加工效率与加工质量,为切削加工参数的智能优化奠定了理论基础。     

钛合金铣削参数多目标优化及神经网络预测模型建立

为有效降低钛合金TC4铣削过程中的刀具磨损及能耗的同时提升效率,以合力弯矩、加工能耗、加工效率为优化目标开展多目标优化研究。通过单因素试验分析切削参数影响规律,通过响应曲面试验建立径向基神经网络预测模型。最后将预测模型整体引入粒子群算法中进行帕累托前沿求解得到若干组合理的切削参数组合。试验结果表明：神经网络预测模型的预测精度达95%以上;多目标优化模型的优化结果可使钛合金铣削加工过程中的合力弯矩减小28.98%、加工效率提高25.93%、加工能耗减少13.08%,可为钛合金铣削加工切削参数的选择及多个生产目标之间的协调提供有力支持。     

钛合金材料的数控加工方法

文章对钛合金的物理性能、化学性能以及切削性能进行了详细地分析.根据产品技术要求,文中介绍了一种新的钛合金电缆端子数控加工工艺方法,其中包括利用加工中心的可编程性合理编制数控加工程序,利用加工中心的操作人性化之特点优化切削参数.文章运用了对比的方法介绍了合理选择刀具几何形状以及采用普通高速钢钻头和立铣刀加工高精度大孔径比钛合金孔的加工工艺路线和措施.并通过实际样件的加工验证了改进刀具、优化切削参数及加工工艺方法的实用性.     

数控切削过程仿真系统的研究

针对数控加工三维仿真系统的开发,研究了系统的构成,加工过程仿真,三维几何模型的构建、运动轨迹的确定、仿真过程的实时动态显示以及仿真真实感实现的具体方法.根据数控车削加工的特点,提出了一个基于构造单元的工件分解表达模型,利用此模型与刀具实体模型做布尔减运算,来实时模拟工件材料的去除加工过程及验证加工结果;采用三维图形接口标准OpenGL和Visual C 结合作为工具,处理有关计算和图形算法,以获得理想的真实感效果和仿真速度.在此基础上,根据再生性切削力是切屑厚度函数的原理,提取几何仿真中的切削层参数,并将其应用于切削力计算和加工参数优化中,建立起集成CAD/CAM的几何仿真和物理仿真系统.     

螺旋定子内螺旋曲面切削加工方法及仿真试验研究

通过研究细长件复杂内孔切削制造技术,阐述了刨削加工大导程内螺旋曲面的可行性,提出一种数控刨削等壁厚螺杆钻具定子的加工工艺。分析刀具工件运动的基本几何关系,并且对切削过程进行了有限元仿真和试验。研究结果为数控装备的设计制造、切削参数的选择和优化提供了必要的理论支持。     

用离散矢量模型实现数控加工切削仿真

通过数控加工仿真代替传统的试切削方法，可节省大量的人力和物力，具有重要的实用意义。本文采用离散矢量模型建立了数控加工仿真系统，并阐述了它的原理。对于不同的零件类型，采用两种不同的数据结构，描述了其仿真算法及实现过程。该算法可以满足仿真系统的实时性要求。     

基于Web的数控刀具切削参数专家系统的设计与开发

借助于数控加工切削用量计算工具及切削参数经验库等,合理选用数控切削参数是提高数控制造车间生产率、降低加工成本的基本途径之一。基于ASP与ADO技术,设计并实现了基于W eb的网络化数控刀具切削参数专家系统,将刀具制造商的推荐使用参数与用户的经验参数集于一体,为局域网用户合理选用数控切削参数提供了方便、可靠的依据。