基于遗传算法的超精密切削表面粗糙度预测模型参数辨识及切削用量优化

建立易于分析各切削用量对粗糙度影响关系的表面粗糙度预测模型和最优的切削用量组合,是超精密切削加工技术的不断发展的需要。针对最小二乘法和传统优化方法的不足,提出了将遗传算法用于超精密切削表面粗糙度预测模型的参数辨识,并用于求解最优切削用量,给出了金刚石刀具超精密切削铝合金的表面粗糙度预测数学模型和切削用量优化结果,进行了遗传算法和常规优化算法的比较,结果表明遗传算法较最小二乘法和传统的优化方法更适合于粗糙度预测模型的参数辨识及保证切削用量的最优。     

基于遗传算法的数控雕铣切削参数优化

在分析国内外切削参数优化问题研究现状的基础上,综合考虑数控雕铣加工机床性能和加工约束条件,针对加工过程中效率低、能耗高、质量难保证及环境污染严重等问题,建立以加工时间、碳排放量为优化目标,以主轴转速和进给速度为优化变量的优化模型,通过传统遗传算法和改进遗传算法进行切削参数优化,并通过模拟加工确认改进遗传算法的有效性。     

基于模糊理论、遗传算法和神经网络的切削参数混合智能优化

提出一种基于模糊理论、遗传算法和神经网络的混合智能优化技术,给出优化目标的优化数学模型,详细叙述了遗传算法的寻优过程,模糊理论的应用及神经网络的训练和学习获取优化切削参数的技术,并给出各种优化目标下的切削参数混合智能优化与普通搜索方法的对比实例。     

基于遗传神经网络的表面粗糙度预测模型

建立超精密切削表面粗糙度预测模型是分析各切削参数对表面粗糙度影响和提高切削效率的关键,针对最小二乘法和传统反向传播神经网络等参数辨识方法的不足,提出将遗传算法优化的反向传播神经网络应用于超精密切削表面粗糙度预测模型的参数辨识中,得出采用金刚石刀具超精密切削铝合金的表面粗糙度预测模型,并与传统的参数辨识方法比较。实验结果表明该方法能更有效的辨识表面粗糙度预测模型,可为超精密车削加工表面质量的控制提供帮助。     

基于遗传算法的多种切削方式集成参数优化

切削参数优化是零件工艺方案优化的一项重要内容。首先说明了多种切削方式集成参数优化的可行性,建立了以生产效率和生产成本为目标函数,考虑机床、切削力、零件表面粗糙度等约束条件的集成多种切削方式的参数优化模型,并用遗传算法进行求解。最后,开发了不同切削方式的集成参数优化系统,实例证明了集成参数优化方法及系统的实用性。     

基于遗传算法的数控铣床切削参数优化

数控机床是典型的机械制造工艺设备和工作母机,其在加工过程中会消耗大量能量,随着能源短缺问题日益突出,数控机床的能耗问题已成为当前国际关注的热点。主要对数控铣床的铣削参数进行了优化,提出了基于遗传算法的切削参数优化方法,该方法以数控铣床能耗和成本为优化目标函数,通过数控铣床技术参数确定约束条件,采用回归分析法获取铣削力参数,最后利用遗传算法对参数模型进行优化求解,并进行实验验证,实验结果表明优化后的切削参数可以满足切削要求,并达到了降低切削能耗的目的。     

基于GA-BP神经网络的刀具寿命预测研究

刀具的使用寿命对于刀具需求计划制定、刀具生产准备以及切削参数的设置等具有重要影响。为了准确预测刀具使用寿命,在BP神经网络中引入了一种新型遗传算法,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络的刀具寿命预测方法。BP神经网络中的权值和阈值利用遗传算法进行优化处理,训练BP神经网络预测模型求得最优解。实验结果表明,基于GA-BP神经网络刀具寿命预测方法相比传统BP神经网络预测具有更高的寿命预测精度,为刀具需求制定、成本核算、切削参数的制定提供了理论依据。     

基于SVR-GA算法的广义加工空间机床切削稳定性预测与优化研究

针对机床零件加工位置和进给方向不确定造成刀尖频响函数变化,导致切削稳定性叶瓣图与无颤振工艺参数预测具有不确定性问题,提出一种耦合支持向量回归机(SVR)与遗传算法(GA)的切削稳定性预测与优化方法。该方法采用锤击法模态实验和空间坐标变换,获取样本空间不同加工位置与进给方向的刀尖频响函数;进而结合传统切削稳定性预测方法构建以各向运动部件位移、进给角度、主轴转速、切削宽度、每齿进给量为输入的极限切削深度SVR预测模型;采用该SVR模型作为切削稳定性约束建立材料切除率优化模型,通过遗传算法求解各运动轴位移、进给角度与切削参数的最优配置。以某型加工中心展开实例研究,实验结果表明获取的优化配置能实现稳定切削,验证了该方法的有效性。     

基于遗传算法工具箱的精密车削表面粗糙度预测

通过优化切削参数(切削速度、进给量和切削深度)可以获得精密车削马氏体3J33最佳表面粗糙度。切削试验采用二次旋转组合设计的方法,使用谢菲尔大学研究的遗传算法工具箱所获得的在特定约束条件下表面粗糙度预测模型,应用遗传算法对切削用量对表面粗糙度的优化计算,并将其结果和非线性优化计算结果进行比较,两种计算结果基本吻合。本文的目的在于在特定切削参数条件下预测表面粗糙度。     

基于STEP-NC车削特征的切削参数优化

文中切削参数优化数学模型以STEP-NC加工特征为建模对象,通过在系统中建立PostgreSQL切削数据库,为模型提供机床、刀具加工信息以及常用参数,利用遗传算法对数学模型进行处理从而得到优化结果.     

MATLAB遗传算法工具箱在切削参数优化中的应用

本文介绍了遗传算法的基本原理及Matlab软件的遗传算法工具箱的使用方法,并给出一个利用Matlab软件的遗传算法工具箱求解切削参数优化的实例。     

切削稳定性约束下的铣削参数优化技术研究

目前切削稳定性研究主要集中在不同加工方法及加工条件下的稳定性研究,以无颤振极限切深作为切削参数优化的推荐值,缺少对稳定性与优化模型的深度融合分析。针对这一问题,以材料切除率和刀具寿命构建优化目标函数,提出一种切削稳定性约束下的铣削参数优化模型。通过对铣削稳定性零阶解析算法的分析,论述了切削稳定区域的确定受切削力学模型、刀尖频率响应、及切削参数共同影响关系。在设定机床、工件和刀具的条件下,通过对稳定性叶瓣图形态随切削参数变化规律的研究,得出了极限切深不等效于最大材料去除率;以动态变化的稳定域及机床能效为约束边界,采用变化趋势相反的材料去除率和刀具寿命构建优化目标函数,通过遗传算法获取全局最优解。针对多目标优化中,各分目标权重难以量化设置的问题,提出以材料去除率期望值和刀具寿命期望值作为优化模型设置参数,实现优化参数的量化调节和优化方向的有效控制。在VMC850机床上进行了试验并采用遗传算法对多组参数设定状态进行优化,结果表明切削参数优化结果满足稳定性约束要求,且其优化方向可量化调节。     

数控加工切削参数优化的研究

对于数控加工技术而言,如何提高效率是现代数控加工技术急需解决的新课题。本文通过切削过程进行深入分析,找出对切削效果造成影响的各个因素,然后建立起切削参数优化模型,并运用MATLAB中的遗传算法对数学模型进行计算仿真,得出最优的数控加工切削参数。     

基于并联GABP与NSGA-Ⅱ的微铣削子午线轮胎模具侧板工艺参数优化

针对微铣削子午线轮胎模具侧板过程中存在刀具磨损严重和能量消耗高的问题,提出了一种基于并联GABP神经网络和NSGA-Ⅱ的多目标工艺参数优化方法。对传统多目标GABP预测模型进行了改进,以试验数据为样本建立了切削三要素为输入,刀具磨损面积与切削比能为输出的并联GABP神经网络预测模型,刀具磨损面积预测误差降低了40.82%。以最小刀具磨损面积、最小切削比能为优化目标,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对切削参数进行多目标优化,获得了20组pateto解。最终在兼顾刀具磨损面积和切削比能的情况下,通过对原始试验数据和pareto解集进行灰色关联分析获得了最优切削参数组合:n=19 185.423 r/min,f_z=0.038 mm/z,a_p=0.517 mm,实现了工艺参数优化。     

数控加工切削参数优化研究

提出一种基于基因算法的切削参数优化方法——变搜索域遗传算法。与通常的优化算法相比，该方法计算量小，计算速度快，能适应自动化制造系统对优化切削数据快速响应的要求。在切削参数优化研究的基础上，针对成都飞机制造公司数控加工中心的实际情况，开发了数控加工切削参数管理和优化系统。该系统的完成和使用把工艺人员从大量的手工重复劳动中解放出来，并实现切削参数选取的科学化、合理化、规范化，为企业创造了良好的经济效益。     

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。     

基于RBF神经网络和遗传算法的油膜附水滴切削参数优化

为了优化油膜附水滴切削工艺参数,降低切削力,减少刀具磨损和提高切削加工质量,结合神经网络和遗传算法,基于MATLAB软件对切削试验数据进行训练.通过构建径向基函数RBF和反向传播BP神经网络模型,并对切削力和表面粗糙度综合加权后综合目标进行预测.对比两种模型的精度后,选择更精确的RBF神经网络模型.利用遗传算法GA优化...     

结构件数控编程切削参数优化

针对结构件数控编程的切削参数选择和优化问题,首先以经验公式为基础,考虑加工中机床和刀具约束条件,建立以进给量和切速为变量的多目标优化模型并利用遗传算法优化;而后应用Labview虚拟仪器技术,开发了结构件切削加工状态远程监测系统,实现了切削参数的采集、显示、存储及远程传输.通过实例验证了方法的可行性.     

面向高效低碳的切削参数与柔性作业车间调度集成建模与优化

传统制造业切削参数优化与柔性作业车间调度优化通常独立进行,将切削参数与调度方案之间进行集成优化,能更好地解决车间高效低碳优化问题.以制造过程碳排放和最大完工时间为目标,建立切削参数与柔性作业车间调度高效低碳集成优化模型,提出一种改进的离散化引力搜索算法(IDGSA)求解机器切削参数与调度方案之间的协同优化问题.根据集成优化问题特性,首次设计了一种工件序列—机器序列—切削参数模式三层编码方式,并且不同的编码方式采用不同的初始化方法,保证初始解的质量以及多样性.针对集成优化问题的三层编码特性,提出一种新的竞选机制,竞选出最优双层序列,与精英质点的工件序列交叉产生新的质点,引导算法向真实Pareto前沿靠近;所提算法中采用多点交叉和变邻域搜索实现分散搜索与集中搜索有机平衡.通过对比改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)和离散化引力搜索算法(DGSA),以及将提出切削参数可变的集成优化方法与3种切削参数不可变的优化方法进行对比,验证了所提改进算法的优越性和集成策略的有效性.     

基于Pareto遗传算法的螺旋铣加工参数优化

螺旋铣是主要针对航空领域中难加工材料的先进制孔工艺技术。在螺旋铣孔过程中,主轴转速、每齿进给量和每转轴向切削深度是3个最主要的加工参数。以材料去除量和刀具耐用度为优化目标,基于Pareto多目标遗传算法,针对螺旋铣削钛合金材料在稳定性切削条件下的切削参数进行了优化,主要考虑铣削参数对孔表面质量的影响。最终通过切削实验进行了验证。