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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。 相似文献
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为兼顾变速器中同步器更短同步时间和更高寿命的要求,基于牛顿第二定律和粘着磨损理论、M-B分形接触模型分别建立以同步时间和同步器寿命为目标的数学模型,运用理想点法构造评价函数进而建立以二者为目标的多目标参数优化模型,利用层次分析法确定各目标在多目标优化模型中所占权重值,并借助改进粒子群算法对多目标参数优化模型进行优化求解。结果表明:优化后与优化前相比同步时间减少了8%,同步器寿命增加了9%,二者得到较好的改善。改进粒子群算法的使用使同步器性能得到较好的提升,而理想点法的运用有效的避免了多目标优化中大数量级目标支配优化结果的问题。 相似文献
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基于粒子群算法的加工参数多目标优化技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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为了智能化地提供最优车削工艺参数,以碳排放低、加工时间短和加工成本低为目标,构建了车削加工的工艺参数优化模型,并应用多目标粒子群优化(MPSO)对模型进行求解。此外,考虑到目前切削力和切削温度的理论计算模型难以准确反映切削过程的热力场变化,通过切削仿真软件AdvantEdge进行仿真,获得切削参数与切削力、切削温度之间的关系。最后,以300M钢的加工为例对模型进行验证,通过CNC车床上的切削实验验证了由MPSO获得的切削参数,实验证明该研究方法提供的切削参数能很好的在碳排放、加工时间和加工成本间达到平衡,为车削加工选取合适的工艺参数提供了技术支持。 相似文献
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基于混合粒子群算法的多目标车辆路径研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决多目标下带时间窗车辆路径的优化问题,提出了将粒子群算法与变异操作相结合的求解方式.设计了一个随迭代次数增加而变化的变异算子,采用轮盘选择机制,以使多目标离散问题能收敛到Pareto最优解集,并在Pareto曲线上有均匀的分布.采用随机键,将连续的粒子位置向量转化为离散的解向量,并通过提出相对最短距离法来评价解集的优劣.所提出的无间隔编码方式,减少了算法的无效迭代.通过实验,验证了该方法的简单有效性. 相似文献
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为提高加工效率、降低生产成本,提出了基于金豺狼优化算法(GJO)的数控切削参数优化新方法。以切削速度和进给量为待优化切削参数,施加功率、切削力、进给量、粗糙度等约束,建立以最大生产率及最低生产成本为目标的优化数学模型。介绍了GJO算法主要原理,给出了方法流程。以复杂曲面且微小滚齿加工为实例,利用GJO对切削参数优化数学模型进行求解,得到最优切削速度和进给量。结果表明:与其余3种方法相比,所提方法的滚齿加工总工时缩短约8%~29%、表面粗糙度降低约0.04μm~0.15μm,加工质量和效率均得到提升。 相似文献
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针对生产调度中的多目标混流装配线排序问题,建立以最小化超载时间、产品变化率与总切换时间为优化目标的数学模型,并提出一种改进的多目标粒子群算法求解。该算法采用基于工件的编码方式,并提出新的解码方法;应用Pareto排序和小生境数评价个体,在此基础上形成了一种新的适应度函数。在个体最优解的更新中,为避免最优解丢失,对非支配粒子与支配粒子采用差异化方法更新。此外,运用两种策略解决粒子群算法过早收敛的问题:在个体最优解的更新中引入模拟退火思想,并将全局最优解的选择扩大到整个种群。通过数值算例研究了算法的收敛性、分布性和执行效率,结果表明了所提算法的优越性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献