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。     

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。     

采用改进粒子群算法的铣削参数优化研究

为了提高数控铣削加工的生产效率,降低生产成本,同时改善生产工件的加工质量,根据最优化思想,建立以铣削加工参数为优化变量,以铣削力、机床主轴转速和加工面粗糙度等为约束条件,以最短加工时间和最低生产成本为目标的优化函数。在标准粒子群算法的基础之上,引入惩罚函数,将多约束优化问题转变为无约束优化问题,改善了求解过程的复杂性;同时,针对粒子群算法容易陷入局部最优的问题,将其与模拟退火算法结合,增强粒子的全局搜索能力,改善粒子的局部收敛性。通过仿真实例验证了改进粒子群算法的有效性和优越性,改善了工件的加工时间与生产成本。     

改进粒子群算法的环形薄壁零件铣削参数优化

针对某环形薄壁零件在加工过程中的零件局部变形过大的问题,提出了改进粒子群算法的环形薄壁零件铣削参数优化方法。采用有限元软件,对局部变形大的区域进行仿真,得到仿真出的铣削力;通过Design-Expert13中正交实验响应曲面法建立加工参数与铣削力之间的目标函数,采用改进的粒子群算法对目标函数进行优化,最后通过对优化后的加工参数与经验加工参数进行实验对比。结果表明：采用改进粒子群算法的环形薄壁零件铣削参数优化的方法,可使零件局部变形大的区域的铣削力减小24.9%,有效降低了环形薄壁零件的变形量,为技术人员在选择该环形薄壁铣削参数时,提供了新的参考方案。     

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.     

基于粒子群算法的滚齿切削参数优化研究

为了在滚齿加工过程中,能够实现滚齿切削参数优化,提高生产效率,本研究提出了一种基于粒子群算法的滚齿切削参数优化研究方法。该研究综合考虑了生产效率、加工成本等重要因素,引入了生产效率和加工成本等目标函数,建立了滚齿切削参数的多目标优化模型,并引入了协调系数,使其多目标优化模型转化为单目标优化模型。通过案例分析,优化得到的加工工艺参数与经验加工参数相比,其生产效率提高了2.44倍,工艺加工成本降低了56.7%。而在较大程度上为车间或企业的滚齿加工提高了生产效率,降低了成本。因此,该研究对于车间或企业的滚齿加工参数的确定与选择起着重要的参考作用。     

基于神经网络和粒子群算法的管材弯曲工艺参数优化

针对弯管成形质量受多个工艺参数耦合影响的问题,提出基于神经网络和粒子群算法相结合的工艺参数优化方法。以压模压力、压模助推力、芯轴间隙、芯轴伸出量作为优化对象,以壁厚减薄率、横截面畸变率和起皱值最小为优化目标,通过神经网络构建优化对象和优化目标之间的非线性函数关系,并以此作为粒子群优化算法的适应度函数,实现管材弯曲的多目标工艺参数优化,最后进行了理论分析和实验验证。     

基于铣削均匀性的切削参数优化

分析了高速铣削加工切屑形成过程中刀具—工件的接触行为,提出了考虑轴向切削深度和径向切削深度的铣削均匀性模型。在此基础上,以恒定的金属去除率为约束条件、铣削均匀性系数为优化目标,建立了切削参数的优化模型。通过对航空铝合金进行高速铣削试验,验证了铣削均匀性理论及优化模型的合理性。结果表明,对于航空铝合金的高速铣削加工,采用大径向切深—小轴向切深有利于提高铣削均匀性,减小切削力。     

实时振动数据驱动的薄壁件平铣工艺参数自适应优化

为减小加工振动对薄壁件平铣(端面盘铣)加工质量及效率的影响,提出一种实时铣削振动数据驱动的平铣工艺参数自适应优化方法。首先根据再生效应原理建立薄壁件平铣颤振稳定性模型。其次将薄壁件平铣过程中前一个工步内的实测振动数据分为若干段,以此模拟其材料去除过程,对各段铣削振动数据进行分析,由有限元单位力法和优化STD法分别识别出薄壁件刚度和各材料去除阶段模态频率及阻尼比,并由此导出薄壁件单模态频响函数,将其代入颤振稳定性模型求解稳定域叶瓣图并做插值处理后即可确定包含材料去除信息的薄壁件三维颤振稳定域叶瓣图。基于此,以避免铣削颤振、共振和满足机床性能要求为约束条件,以材料去除率最大为目标,利用遗传算法计算薄壁件下一个工步较优的工艺参数,如此循环进行,直到完成薄壁件加工。最后,通过某型飞机垂尾薄壁装配界面平铣试验验证该方法的可行性和有效性。由试验结果可看出,采用优化后的加工工艺参数,能使薄壁装配界面粗加工过程表面粗糙度从Ra 3.2提升为Ra 1.6,加工效率提高33%。     

基于量子粒子群算法的数控加工切削参数优化

在数控加工中,为实现生产率最大化和生产成本最小化,根据机床和刀具的实际约束条件建立了以进给量和切削速度为变量的数学模型,并利用具有全局搜索能力强、收敛速度快和鲁棒性高的量子粒子群算法(QPSO)进行优化,仿真结果表明其效果远远优于经验值,也优于粒子群算法(PSO)优化结果。     

基于QPSO的数控加工切削参数优化

QPSO是基于PSO的改进算法,具有全局搜索能力强,收敛速度快、鲁棒性高等特点。现利用QPSO对根据数控加工中机床和刀具的实际约束而建立的以进给量和切削速度为变量的数学模型进行优化,仿真结果表明经过QPSO优化得到的进给量和切削速度的值比经验值更能满足生产率最大化和生产成本最小化的要求,同时也明显优于PSO。     

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。     

加工中心铣削涡轮叶片工艺参数的优化

针对涡轮叶片的复杂外形,以表面粗糙度与切削效率为评价指标,完成了以切削深度、主轴转速、切削速度、跨度为切削参数的叶片铣削工艺试验研究,用极差分析法考察了切削参数对表面质量和加工效率的影响规律,并用加权综合评分法进一步探讨了各切削参数对2个评价指标的影响,从而实现了切削参数在考虑加权因子条件下的优化.     

基于遗传算法的铣削参数优化

研究了在加工中心环境下 ,铣削加工切削参数的优化选择问题。通过考虑机床和工件的实际约束 ,建立了以最大生产率为目标的切削参数数学模型。应用遗传算法 ,及所建模型对铣削参数进行了寻优并进行了实例验证。