基于田口算法和灰色关联理论的车削参数多目标优化研究

车削的优化过程受限于多个参数的限制,这也决定了对车削的优化必须是多目标优化。为了使车削的能耗和粗糙度同时降低,通过正交矩阵设计实验,减少实验数量的同时,运用灰色关联法对车削过程进行分析,衡量各个参数对各个目标函数的影响。并运用田口法进行多目标优化,找到了实验中较好的解。通过优化,粗糙度降低75.9%,切削比能降低73.1%,找到了能耗和粗糙度均较低的加工参数,并大大提升了加工效率。与实验比对,优化效果与理论差别不大,且加工参数易于满足优化的要求。     

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。     

基于UG参数化设计的数控车削编程

为解决相似零件及产品的重复建模和编程问题,将参数化引入整个UG建模及编程过程.运用基于约束的参数化和变量化建模方法,在草图中不仅建立零件截面曲线,同时也在草图中引入毛坯曲线及程序刀具的进、退刀点,通过尺寸约束和几何约束,保持各曲线、点之间拓扑关系,通过改变图形尺寸,实现产品系列化设计.同时在参数化设计的基础上建立零件CAM标准程序模板,尺寸驱动零件模型更新后,在CAM模板中,重新运行已有程序段,使得程序刀具轨迹根据图形变化而跟随生成新的刀具轨迹,然后仿真并生成另一产品零件的数控程序.     

基于正交试验的车削参数优化研究

金属车削加工切削参数主要是指进给速度、进给量和进给深度。现基于材料的切削加工性能引入了先进的试验方法,来获取优化加工参数,对降低零件表面粗糙度、提高数控加工经济效益有着重要的指导意义。     

基于STEP-NC的数控车削系统的加工工艺参数优化

以STEP-NC的具体车削特征为研究对象,参照以基于STEP-NC的数控车削系统的加工工艺参数的实例,根据零件的设计要求和使用特点,综合数控车床的使用性能等数据库,分析了车床系统的优化参数和优化函数,采用软件编程开发了一种基于STEP-NC的数控车削系统的加工工艺参数优化模块.经过该模块优化后的加工工艺参数与原工艺参数相比,表明新生成的加工工艺参数使得单件加工生产成本降低、生产时间缩短、生产效益增加.     

基于碳效益的数控车削切削参数优化模型研究

为了降低数控车削的加工成本和加工过程中的碳排放量,在分析加工成本和碳排放量与车削切削参数关系的基础上,建立了数控车削加工过程的成本估算函数和碳源特性函数,以机床的主轴转速、进给量和背吃刀量作为优化变量,考虑机床性能参数和加工质量等约束,提出碳效益这一评价指标,建立了基于碳效益的数控车削切削参数优化模型,并通过一个示例,运用遗传算法对模型进行了求解,验证了该模型的有效性。     

数控车削参数的多目标优化方法研究

以表面粗糙度、刀具磨损、材料去除率作为研究目标,运用田口方法正交表建立实验,借助模糊理论,将车削参数对应于各目标关系,建立语意性规则,探求各目标的相对关系。对求得的最优切削参数进行切削实验,验证了优化的切削参数的适用性,从而为设计制造提供有益的参考。     

基于灰色关联分析的微小孔振动钻削参数优化

针对微小孔振动钻削加工工艺参数难以选择的问题,提出了一种基于灰色关联分析的微小孔振动钻削参数优化方法。应用正交试验法设计实验方案,进行了不同参数组合条件下的振动钻削实验,通过分析振动钻削参数与定位误差、孔径误差以及出口毛刺高度的灰色关联系数和灰色关联度,进行了多目标参数优化,并得出了优化的微小孔振动钻削参数组合方案。实验结果表明,采用优化的振动钻削参数钻削微小孔,可有效地减小定位误差、孔径误差和出口毛刺高度。     

基于灰色关联分析的电火花加工不锈钢小孔工艺参数优化

采用DS307A高速穿孔机,开展在6mm厚不锈钢板上加工直径为1.2 mm小孔的试验研究。运用正交试验法,研究电火花加工电参数对加工时间、电极损耗和加工间隙的影响,并对试验结果进行灰色关联分析,得出最优加工参数。结果表明,经参数优化后,减少了加工时间、降低了电极损耗,以及表面粗糙度得以明显改善,满足快速精加工的技术要求。     

基于均匀设计法的精密车削参数优化

为了探索难加工材料-奥氏体不锈钢精密车削的参数优化问题,引入伪变量A表达车削冷却降温条件,用均匀设计法设计含定性因素混合水平的精密车削试验方案。在干式、环保型湿式和低温冷风微油雾三种不同车削冷却降温条件下,实现低成本高效率的精密车削试验。在这三种条件下,以切削速度、进给量、背吃刀量和刀尖半径为优化变量,以表面粗糙度、表面残余应力、切削力、切削温度、刀具寿命和切削效率为优化目标函数,建立了奥氏体不锈钢精密车削参数优化模型,还对车削参数进行了优化和验证,效果明显。以刀具磨钝前能车削出的总金属表面积作为刀具寿命,在工件连续表面不出现接刀现象的前提下进行精密车削参数优化。研究成果对指导大型工件精密车削的参数选择具有实际意义。     

双刀并行数控车削中的切削参数优化方法

为优化双刀并行车削中的切削参数,降低加工成本,提出了结合蚁群算法和子问题枚举算法的切削参数优化算法。以最小化加工成本为目标函数,以粗精车削两阶段的切削参数为决策变量,建立了双刀并行车削的切削参数优化模型;根据车削加工的特点,将参数优化问题分解成若干个子问题,并推导出相应的加工成本理论下限,从而有效降低问题的复杂度。模拟结果表明,该算法运算效率高,能快速找到优化的车削参数,从而节约加工成本。     

轧辊孔型数控车削加工工艺参数优化研究

根据轧辊结构特点及其加工的技术关键,通过对轧辊孔型数控车削加工工艺分析,建立数控车削加工工艺参数优化的数学模型,以金属切除率最大作为目标函数进行优化。通过Matlab工具箱进行优化,得出最优工艺参数,提高了生产效率和降低了生产成本。     

数控车削编程中R参数的分析

在数控车削加工编程时,指令中常需要用到R参数。对数控车削编程中的R参数进行了分析,并进行了具体计算,同时给出了R参数运用的实例。     

TC21钛合金数控车削参数多目标优化研究

为实现TC21钛合金数控车削加工表面粗糙度达标和车削温度可控,利用中心复合试验法设计试验方案,并对试验结果进行极差分析和加工机理分析,以明确车削参数对加工结果的影响规律。基于响应面法建立表面粗糙度和车削温度的单目标预测模型,并通过统计学分析验证预测模型的精度。运用NSGA-Ⅱ遗传算法计算多目标最优车削参数,经实际加工对比验证得出：利用多目标最优车削参数加工所得的表面粗糙度和车削温度与预测值相符,且均满足实际工程要求。     

多功能参数与设计成本的灰色模拟及灰关联分析

本文根据灰色系统理论，建立了多功能参数与设计成本之间的灰色模型，获得了较满意的模拟效果；并对设计成本与各功能参数之间的关系进行了灰关联分析。为控制产品的成本和建立参数成本优化模型提供了依据。     

数控车削工序的设计

介绍数控车削加工工序设计的内容、步骤和方法。这对于合理地编制数控车削程序、提高零件的加工质量和生产效率，具有一定的实用意义。     

采用试验设计法优化铝合金超精密车削加工参数

采用试验设计法对5083铝合金超精密车削的加工参数进行研究和优化,通过部分析因设计和响应曲面方法确认显著影响铝合金超精密车削的加工参数,应用JMP数据统计分析软件对试验结果进行回归分析。试验结果表明,在使用天然金刚石刀具的条件下,影响5083铝合金超精密车削的主要加工参数是进给量和切削速度。当进给量为0.06 mm/r、切削速度为1 010 m/min时,超精密车削加工得到的铝合金表面粗糙度Ra仅为0.03μm,刀具的有效加工距离为34 km,使用寿命明显提升。     

基于响应面法的25钢数控车削工艺参数多目标优化

基于Box-Behnken Design(BBD)响应面法设计试验,选取切削速度、进给量和背吃刀量作为优化变量,以切削力、表面粗糙度和加工时间作为响应指标,通过Design-Expert软件分析研究各优化变量间的交互联系。结果表明,最优参数组合为切削速度110m/min,进给量0.13mm/r,背吃刀量0.5mm;对应的切削力为165.95N,表面粗糙度为0.918μm,加工时间为5.44s;研究结果对基于数控车削工艺技术的参数优化有一定的参考价值。