切削用量优化初探

一、优化数学模型的建立在进行切削用量优化工作中,很重要的一环,就是建立优化数学模型——反映各主要因素之间内在联系的一种数学形态。具体来说,即把工艺指标(目标函数)与切削用量之间的关系描绘成一个数学规划问题。在满足规定的条件下(约束条件),求出切削用量,使其目标函数达到最小值(或最大值)。 1.目标函数切削用量优化的目标函数,通常是指成本(或利润),因为它是工艺能力、管理水平和市场经济信息的综合,集中反映了该工艺过程经济效益的高低。当然,在某些情况下,也不排除     

基于遗传算法的切削用量优化

遗传算法是一种全局优化自适应概率搜索方法，并且具有很强的全局优化性和搜索效率，文中基于遗传算法优化切削用量，在保证加工精度的前提下，提高了生产率，降低了生产成本。     

切削用量的计算机辅助优化

模拟优化分析技术，建立了切削用量优化的评定标准及数学模型，介绍和分析了优化方法，并对实例进行了操作，给出了最优结果，为多工序加工条件的优化提供了可靠基础。     

切削用量的模糊优化选择

利用模糊理论分析切削用量的模糊特性,建立模糊综合评判模型,优化选择切削用量。     

切削用量的优化及经济性

《编者按》在机械加工工艺中,应用最普遍、最大量的加工工艺仍然是切削加工。如果在我国机械制造业中普遍对切削用量进行优化,其经济效益将是十分巨大的;即使只是在大批量生产中对某些切削工序进行切削用量优化,其经济效益也将是惊人的。可惜,目前在我国许多机械制造工厂的生产管理中,对切削用量的优化这一工作还未受到足够的重视。本刊发表这篇文章,希望切削用量优化工作能得到足够的重视,能普遍地开展起来。     

基因遗传算法用于切削用量优化

基因遗传算法是一种崭新的有效优化方法,已成为西方学术界跨学科的热门话题之一。本刊特向读者推荐本文,希望从中得到启迪与教益。     

切削用量的基因遗传算法优化

介绍了基因遗传算法及型式原理，提出了用基因遗传算法解决切削用量的复杂的多变量，多目标优化问题的方法，找到了一个抽象切削用量优化问题的共性，并辅之以个性的妆口的遗传算法，使本算法能适应不同的加工环境，加工方法。研究表明，基因遗传算法适于解决多变量，多目标的约束优化问题，其优越性体现在执行效率大大提高。有效避免局部最优解以及较强的适应性。     

金属切削用量的优化选择

探讨了以生产成本和生产率为目标函数,以切削用量为设计变量的最优化数学模型.对于应用计算机技术进行切削用量优化,实现低耗、高效的现代化切削具有指导作用.     

用线性规划法使毛坯下料损失最少

毛坯下料是中小型锻件生产的重要工序,如何减少所剩料头损失是节约钢材、降低产品成本与提高经济效益的重要途径,生产实践表明,采用线性规划法,能使毛坯下料料头损失最少。     

车削数据库中切削用量的优化

采用现代工艺优化理论对车削数据库切削用量优化进行了研究。建立了车削用量优化数学模型，引用了新的试验公式。计算结果表明：生产效率提高２倍，制造成本下降５０％左右，它是高速切削和ＣＡＰＰ，ＣＡＭ，ＦＭＳ，ＣＩＭＳ等高技术的基础。     

模糊正交法在GCr15钢切削用量优化中的应用

模糊正交法是把正交试验的结果模糊化,以模糊数学的理论与方法处理试验数据,能在同样试验工作量情况下获得更多的信息,并将较复杂的问题简化。本例在建立表面粗糙度、刀具使用寿命和切削工时多目标隶属函数的基础上,以模糊综合评价值为目标函数,对GCr15轴承钢切削量进行优化,获得了满意的结果。     

MATLAB在切削用量优化中的应用

切削用量优化是机械制造企业实现提高切削加工效率,降低生产成本的重要措施之一.以铣削加工为例,以MATLAB为开发平台,将内置的遗传算法与直接搜索工具箱(GADS)和MATLAB GUI二者进行有机结合,编制出基于遗传算法的切削用量优化软件.该软件界面友好,具有求解最大生产率优化,最低生产成本优化和多目标优化三种不同目标函数的功能,且切削用量优化过程方便、快捷.实例应用证明了方法的正确性和有效性,具有一定的应用价值.     

切削用量模糊优化选择的新方法

给出了新的更为合理而简捷的切削用量优化选择模糊数学模型及其求解方法。     

基于变形遗传算法的切削用量优化

针对切削用量优化问题，提出了一种基于变形遗传算法的寻优方法，即在基本遗传算法的基础上增加了精英选择策略、交叉变异概率的动态自适应。将该方法与基本遗传算法进行了比较，并列举了最高生产率、最低成本和最大利润率的计算事例。结果表明，该方法的有效性和良好性能。     

优化计算切削用量的实用方法

通过建立以最少时间为评价标准的目标函数,以机床功率、转速、刀具寿命和表面质量为约束条件,提出了一种简便实用的切削用量优化方法。最后给出了铣削加工实例的优化结果。此方法可为实际生产中的切削用量计算提供参考。     

铣削加工中切削用量的优化

基于铣削加工的特点,建立了以最低生产成本为目标函数,以机床功率、表面质量、刀具寿命和进给速度为约束条件的铣削用量优化数学模型,结合铣削实例对铣削用量进行优化。     

高铬铸铁的切削用量优化计算

在考虑刀具动态强度的条件下,利用有限元法对用复合陶瓷刀具加工高铬铸铁的切削用量进行了计算,为经济有效地加工高铬铸铁提供了理论依据。     

基于刀具可靠性的切削用量优化

提出了基于刀具可靠性的切削用量优化新模型。用新模型得出的最佳切削用量优于用传统模型得出的切削用量。根据此模型，最佳切削用量随刀具可靠度水平的升高而降低；对于不同的切削过程，都存在着一组最佳的切削用量和一个最佳的刀具可靠度水平。提高刀具的固有可靠性可以有效地降低加工成本。刀具可靠度的水平越高，提高刀具固有可靠性的效果就越好。