面向高效低碳的数控加工参数多目标优化模型

数控加工是目前机械制造系统广泛采用的一种加工方法,为实现数控加工的低碳化,研究数控车削加工的高效低碳切削参数优化问题。建立切削加工过程时间目标函数和包含电能碳排放、刀具碳排放、切削液碳排放的碳排放目标函数。然后,考虑加工过程中机床设备性能和加工质量的实际约束条件,建立以数控加工的切削速度和进给量为优化变量,以最小加工时间(高效)和最低碳排放(低碳)为优化目标的多目标优化模型。引入权重系数将其转化单目标优化模型,并应用复合形法对优化模型进行优化求解。通过某具体实例验证了所建模型的有效性,并对优化结果和优化变量的灵敏度进行了分析。     

基于改进人工蜂群算法的数控切削参数优化

针对多道工序加工的切削参数优化问题,提出一种改进的人工蜂群算法对最小加工时间和最低生产成本的多目标切削参数模型进行优化。该算法综合了粒子群算法和人工蜂群算法的优点,优化过程中综合考虑了工件加工时的多种约束条件。通过仿真实例验证改进的人工蜂群算法的有效性和优越性,仿真结果表明:改进的人工蜂群算法相比其他算法可以寻找到更优的切削参数组合。     

面向能量效率的数控铣削加工参数多目标优化模型

切削参数是数控加工工艺中的重要组成,切削参数的合理选择能够显著影响到机床能量效率。为提高机床能量效率,分析数控铣削加工的能耗构成特性和加工时段能耗特性,建立数控铣削加工能耗模型,并通过非线性回归拟合获取能耗模型的相关系数,建立了以最高能量效率和最小加工时间为目标的多目标优化模型,采用连续禁忌算法对模型进行优化求解。通过算法优化结果与试验结果进行对比分析,验证了能效模型的有效性。     

面向低碳高效的铣削工艺参数优化及应用

为实现铣削加工的低碳高效,对铣削加工的碳排放情况进行研究,建立了铣削加工碳排放量化模型,以机床最大功率、刀具寿命和表面粗糙度为约束条件,建立了以主轴转速、进给量、背吃刀量、铣削宽度为优化变量,以加工碳排放和加工时间为优化目标的数控平面铣削工艺参数多目标优化模型。通过粒子群算法对模型进行求解,得到了低碳高效的工艺参数。最后以数控平面铣削优化实验为例进行验证,表明该模型具有较高的精度和较好的优化效果。     

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。     

基于改进人工蜂群算法的数控切削参数优化

为提高生产效率、降低生产成本,建立了以最小加工时间和最低生产成本为优化目标的多目标切削参数优化模型,并综合考虑了实际生产过程中的各种约束条件,可同时对多道工序的切削参数同步进行优化。将粒子群算法嵌入人工蜂群算法以提高人工蜂群算法的优化性能,并将其用于优化所建立的切削参数优化模型。具体案例实验表明,改进的人工蜂群算法相比于其他基本算法能够得到更优的切削参数组合。     

基于CAD模型数据的产品装配序列规划

为了提高产品的装配效率,本文提出了一种基于CAD模型数据的产品装配序列规划方法。首先,根据产品的CAD模型文件提取装配信息;然后,以装配方向改变次数最小和装配稳定性最高为优化目标,采用改进的多目标人工鱼群算法实现了装配序列的多目标优化;最后,对提出的改进多目标人工鱼群算法进行了分析,并通过实例验证了本文所提出方法的有效性和可行性。     

基于粒子群算法的加工参数多目标优化技术研究

在数控加工中,为了尽可能提高生产效率和降低生产成本,采用粒子群优化算法对加工参数进行多目标优化。以切削速度、切削宽度和每齿进给量为决策变量,以加工时间和成本为目标函数,并以机床性能、刀具参数、工件质量等为约束条件,建立优化模型。采用罚函数法对约束条件进行处理,将多目标问题转化为单目标优化问题进行求解。为解决粒子群优化算法优化效果受参数影响较大的问题,提出了参数自适应协同粒子群优化算法(WCVPSO),算法参数按照一定规律变化,提高了优化算法的精度和收敛速度。实际加工试验表明,提出的优化方法提高了加工效率,降低了加工成本。     

碳排放约束下基于特征的刀具选配与切削参数集成优化

针对传统选择刀具与切削参数采用的分阶段串行决策方法,因忽略其内在关联导致选择出的刀具和切削参数优化程度不高的问题,以加工碳排放和加工成本为综合优化目标,引入刀具磨损对切削参数和碳排放的影响,提出一种基于加工特征的刀具选配与切削参数集成优化模型。为有效解算该模型,设计了基于K近邻和多目标粒子群混合优化算法,得到了优化的切削刀具与切削参数。采用企业实际加工案例验证了所提模型与算法的正确性和有效性。所提集成优化方法可为低碳制造环境下合理选择零部件加工的切削刀具和切削参数提供理论和方法支持。     

基于低碳制造的多工步孔加工切削参数优化

为实现数控加工的孔加工低碳化,建立了孔加工过程中包含消耗电能折算的碳排放、刀具折算的碳排放和切削液折算的碳排放的碳排放函数,约束条件包括机床性能参数、钻头稳定性和加工时间,以钻孔和扩孔时的切削速度、进给量和背吃刀量为优化变量。通过在某型号机床试验测得切削功率,拟合出目标函数中的机床空载功率系数和切削加工时转矩修正系数。结合试验数据分析验证所建模型的有效性。运用遗传算法对优化模型求解,结果显示碳排放量减少大约15%。     

基于改进粒子群算法的数控加工参数优化研究

为优化数控加工参数,提高数控机床加工性能,研究改进粒子群算法的数控加工参数优化方法,设置最低生产成本以及最高生产率为数控加工参数的优化目标,利用协调系数将多目标优化问题转化为单目标优化问题建立目标函数,设置切削速度、进给量约束、切削进给力、切削功率、切削转矩约束、表面粗糙度要求为约束条件,采用惯性权重值适应性递减方法改进粒子群算法,令惯性权重随粒子群进化适应性提升,采用改进粒子群算法快速寻找数控加工参数目标函数最优值,实现数控加工参数优化.实例分析结果表明,该方法可有效优化数控加工参数,满足实际加工需求,优化后的实验数控机床加工性能佳.     

基于改进粒子群算法的数控加工参数优化研究

为优化数控加工参数,提高数控机床加工性能,研究改进粒子群算法的数控加工参数优化方法,设置最低生产成本以及最高生产率为数控加工参数的优化目标,利用协调系数将多目标优化问题转化为单目标优化问题建立目标函数,设置切削速度、进给量约束、切削进给力、切削功率、切削转矩约束、表面粗糙度要求为约束条件,采用惯性权重值适应性递减方法改进粒子群算法,令惯性权重随粒子群进化适应性提升,采用改进粒子群算法快速寻找数控加工参数目标函数最优值,实现数控加工参数优化.实例分析结果表明,该方法可有效优化数控加工参数,满足实际加工需求,优化后的实验数控机床加工性能佳.     

面向高效节能的数控滚齿加工参数多目标优化模型

数控滚齿加工工艺是应用较为广泛的齿形加工方式,合理的加工参数选择能够显著影响加工过程能耗和加工时间。为降低滚齿加工过程能耗和加工时间,提出一种面向高速干切的高效节能数控滚齿加工参数多目标优化模型。首先,系统地分析了数控滚齿加工过程的能耗特性,建立了数控滚齿加工过程能耗模型;然后,以数控滚齿加工的滚刀转速和轴向进给量为优化变量,建立了以最低能耗和最少加工时间为目标的多目标优化模型,并采用帝国竞争算法对模型进行优化求解;最后,以某车间的齿轮加工过程为应用案例,验证了该模型的有效性和实用性。     

基于加工位置不确定的多工步数控铣削工艺参数优化研究*

针对铣削稳定性评价指标极限切削深度随加工位置改变而变化,导致铣削工艺参数优化模型中稳定性约束具有不确定性问题,结合不同加工位置刀具频响函数和切削稳定性理论,建立加工空间极限切削深度广义回归神经网络(GRNN)预测模型,基于该GRNN模型完善铣削稳定性约束条件,进而构建以机床各运动部件位移与粗/精加工切削参数为变量,以粗/精加工总切削时间为目标的多工步数控平面铣削工艺参数优化模型,采用粒子群算法(PSO)求解该优化模型。以某企业加工中心展开实例研究,获取机床加工位置和粗/精加工主轴转速、切削深度、切削宽度、每齿进给量的优化配置,优化后粗/精加工总切削时间比优化前缩短22.47%,并通过该配置下的无颤振铣削加工验证了优化模型的有效性。     

基于仿真的数控铣削加工参数优化研究

针对数控铣削加工参数优化问题,通过加工仿真,计算每一走刀步的切削深度和切削宽度并划分区间。在每一个由组合划分区间内所有刀步构成的一个加工特征组合段上建立了多目标优化模型,模型采用遗传算法对每一加工特征组合段的加工参数进行优化,自动修改NC程序中的加工参数并反映优化结果。应用实例证明,提出的多目标优化模型和优化求解算法正确、有效。     

多工序车削的自适应搜索非支配排序遗传算法

在实际数控生产加工过程中,切削参数的优化对于保证加工质量、提高生产效率和降低加工成本具有非常重要的意义。为计算以单位生产成本最小为优化目标的多工序车削非线性优化模型,在NSGA-II算法基础上提出了一种新的自适应搜索非支配排序遗传算法(ASNSGA)。多工序车削加工实例结果表明,与模拟退火算法(SA/PA)、分散搜索算法(SS)及浮点编码遗传算法(FEGA)优化算法比较,自适应搜索非支配排序遗传算法得到最低的单位生产成本,有助于数控加工中粗车进给量、粗车切削速度及精车进给量、精车切削速度等切削参数的优化选择。     

面向低能耗少切削液的多目标加工参数优化

数控加工是一种广泛采用的机械制造加工方法,为实现数控加工的高能效,从数控铣削加工的低能耗少切削液两个方面对切削参数进行优化,建立切削加工过程能量消耗目标函数和切削液消耗目标函数。考虑加工过程中数控机床设备性能和加工质量的实际约束条件,建立以数控加工的切削速度和进给量以及切削液流速为优化变量,以最低加工能耗和最少切削液消耗为目标的多目标优化模型,并应用非支配排序遗传算法-II对优化模型进行优化求解。最后,通过某具体实例验证了所建模型的有效性。     

基于Kriging模型的数控机床空间切削稳定性

针对机床加工点空间位姿的改变,导致切削稳定性预测具有复杂性和不确定性问题,提出一种基于Kriging模型的机床空间切削稳定性研究方法。该方法以机床最小极限切削深度为研究对象,首先,通过构建描述其与加工位姿间数学关系的Kriging模型,预测其在加工空间的演化规律;其次,引入改进粒子群算法,计算具有最小极限切削深度极大值的加工位置,并结合切削实验和能量分布理论确定机床易颤振模态及对应的薄弱结合部,通过优化结合部动刚度以提高最小极限切削深度值。以一台立式加工中心主要加工任务中耗时较多的工序进行实例验证,建立该工序最小极限切削深度的Kriging模型,阐明加工位置变化对切削稳定性有较大影响,并提出结合部动刚度优化方案,提高了最小极限切削深度。     

基于GABP和改进NSGA-Ⅱ的高速干切滚齿工艺参数多目标优化决策#br#

针对高速干切滚齿过程中的工艺参数优化决策问题,提出一种基于加工工艺样本预测和多目标遗传优化算法的工艺参数优化决策方法。基于实际加工工艺样本集,以改进的多目标遗传算法（improved NSGA-Ⅱ）为主体模型,以最大刀具寿命、最小加工能耗为优化目标,以加工质量、加工时间为约束条件,利用遗传反向传播算法（GABP）神经网络建立关于加工优化目标的预测模型,将其作为多目标优化模型的适应度函数;通过DBSCAN算法获取待优化滚齿工艺问题的相似样本集,建立多目标优化问题输入区间;构建面向待优化滚齿工艺问题的多目标优化模型,迭代搜索最优工艺参数集。     

SPEA2算法的加工精度与能耗多工序车削优化

现代绿色制造中,切削参数优化对加工质量、生产效率、加工成本、产品利润、节能环保具有至关重要的意义。加工精度和能量消耗对于零件加工成本、加工质量和节能环保起决定性作用。在实际加工约束条件下,建立以加工精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SPEA2算法和NSGA-II算法对多工序车削模型进行优化比较,优化实例表明SPEA2算法能够很好地克服NSGA-II算法在取值边界附近出现多个无法消除支配点的缺陷,获得了比NSGA-II算法更优的加工精度、能量消耗的Pareto最优解集以及相应的粗、精切削参数,为多工序车削切削参数优化提供了实践指导。