滚齿切削参数的优化

本文用现代工艺优化理论对滚齿切削参数进行了优化计算。就滚齿切削参数优化数学模型的建立和计算作了论述。     

基于粒子群算法的双工位切削参数优化

本文研究了多工位专用机床的切削用量优化问题.以双工位同时工作的钢轨整形机为实例,建立了以进给速度和主轴转速为优化变量,以最低能耗为优化目标的数学模型,并使用粒子群算法进行优化求解,最后通过与现场使用经验参数的实际加工能耗对比,表明该优化方法获取的加工参数具有明显的节能效果.     

基于粒子群算法的滚削齿面综合轮廓误差预测模型与试验研究

在配备有自主研发的数控滚齿系统的精密卧式滚齿机上,运用三因素两水平响应曲面法设计滚削试验,研究齿轮滚削加工刀具转速、轴向进给速度、背吃刀量对齿轮齿面轮廓误差的影响规律。根据试验结果,分析得出齿轮齿廓总偏差、齿轮螺旋线总偏差、齿距累计总偏差的预测模型及各工艺影响因素对齿面轮廓误差的作用显著程度,并以三个预测模型的附加权重值之和达到最小值为目标,建立可以评定多目标误差的齿面综合轮廓误差数学模型,运用粒子群优化算法对齿面综合轮廓误差数学模型进行分析优化,寻找最佳滚齿加工工艺参数。试验表明,采用粒子群优化算法对响应曲面法建立的齿面综合轮廓误差数学模型进行优化可以作为滚削加工前的工艺参数选取方案。     

加工参数优化中自适应协同粒子群算法研究

针对加工参数优化过程中粒子群优化算法的优化效果受参数影响较大的问题,提出了自适应协同粒子群优化算法。对粒子群优化算法的参数对优化结果的影响进行了详细而深入的分析,在此基础上,给出了优化过程中惯性权重、学习因子、最大速度等参数的变化规律,并通过仿真的方法确定了最优参数的取值。最后通过对基准函数的仿真实验,验证了本文算法的正确性和有效性。     

CAPP环境下加工中心的切削参数优化

针对目前CAPP系统中切削参数的如何选择,以切削速度、每齿进给量为决策变量,建立以最大生产率为目标的数学模型.通过改进粒子群优化算法(PSO)对其进行优化计算,从而得到了满意的优化结果.在优化的基础上,建立切削参数优化模块,从而对CAPP系统进行了完善.     

基于粒子群算法的涡旋齿结构设计

轻量化设计是涡旋机械设计的一个重要趋势,涡旋齿重量对涡旋机械运行的动力性能有着重要的影响.行程容积是涡旋式机械的一个基本参数,由涡旋齿结构参数确定.在满足行程容积的前提下,减小涡旋齿的重量是涡旋式机械设计中的一个重要问题.建立了涡旋式机械行程容积的数学模型,采用粒子群算法优化了涡旋齿的结构参数.计算结果表明,粒子群算法...     

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。     

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。     

基于粒子群算法的铣削参数优化

针对加工中心环境下铣削加工切削参数的优化选择问题,通过考虑机床加工、工件和刀具的实际约束,建立以最大生产率为目标函数的铣削参数数学模型,采用粒子群优化算法对铣削参数进行了寻优并进行了实例验证,结果表明粒子群算法优化铣削参数可以缩短加工时间,提高生产率.     

基于粒子群优化算法的航天器惯性参数辨识

在地面上精确测量航天器的惯性参数是困难的,并且由于燃料的消耗、航天器的交会对接、载荷及姿态的变化等因素将会使航天器的惯性参数在轨发生变化。因而航天器的控制系统、状态估计系统将会受到航天器惯性参数变化的影响。在轨辨识出航天器的惯性参数,可以为更加优化、实时的控制航天器服务。文中提出了一种基于粒子群优化算法的航天器惯性参数辨识算法。建立了引入带有模型误差以及由于航天器惯性参数变化引起的误差的航天器姿态运动学与动力学模型,基于模型误差最小准则建立目标函数,利用改进的粒子群优化算法对模型误差进行实时估计,从而实现对航天器惯性参数的辨识,并将其应用到航天器的姿态控制中,并通过仿真实验证明了该算法的有效性以及实用性。     

基于MATLAB粒子群算法的切削用量优化

切削用量的合理选择对提高机床使用效率、降低生产成本有很大的帮助。根据线性加权和法,以进给量和切削速度为变量,以最大生产率和最低生产成本为目标建立优化数学模型,并且考虑机床和刀具的约束,利用粒子群算法在MATLAB上对数学模型进行寻优求解。实例表明,优化后的切削用量能明显地降低成本、提高效率。     

微粒群算法优化设计自适应滤波器

针对自适应IIR滤波器潜在的不稳定性和性能指标函数容易陷入局部极小点而导致性能下降等问题,用一种新的优化算法-微粒群算法来对其进行优化设计,仿真结果表明用微粒群算法进行参数寻优不仅解决了自适应滤波器性能指标函数容易陷入局部极小点的问题,亦解决了稳定性问题.     

微粒群算法优化设计自适应滤波器

针对自适应IIR滤波器潜在的不稳定性和性能指标函数容易陷入局部极小点而导致性能下降等问题,用一种新的优化算法-微粒群算法来对其进行优化设计,仿真结果表明用微粒群算法进行参数寻优不仅解决了自适应滤波器性能指标函数容易陷入局部极小点的问题,亦解决了稳定性问题.     

基于改进量子粒子群算法的PID参数优化

受遗传算法中变异机制的启发,提出一种引入变异因子的改进量子粒子群算法(MQPSO),粒子以不同的概率在种群最优解的位置附近进行变异。在典型函数的测试中,MQPSO算法的收敛精度要好于QPSO算法。应用于电厂主汽温控制系统PID参数优化,仿真结果表明,系统获得了较好的控制效果。     

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.     

PSO优化算法的参数研究

分析了惯性权重与学习因子对算法性能的影响,相应提出了几种调整策略并对其优缺点进行比较,之后基于前人的基础数据,借助Matlab软件进行编程,对6种组合调整策略进行优化试验,并与前人试验的最优解进行比较,最终通过试验数据,找出了一种较为可行的优化调整策略.