响应面法在高速加工切削参数优选中的应用

讨论了响应面法的原理及应用，结合回归统计建立了淬硬模具钢高速铣削表面粗糙度的经验公式，并分析了切削速度、进给率和轴向切削深度对表面粗糙度的影响规律，为高速加工切削参数的选择和表面质量的控制提供依据。     

XW-42冷作钢高速加工切削参数优化

在对XW-42冷作钢进行高速切削试验的基础上,建立XW-42冷作钢高速铣削表面粗糙度的经验公式,分析了切削速度、进给率和轴向切削深度对表面粗糙度的影响规律,应用遗传算法得到了最优切削参数,为高速加工切削参数的选择和表面质量的控制提供依据。     

响应面法与遗传算法相结合的注塑工艺优化

应用田口方法进行试验设计,应用计算机辅助工程技术对注塑成形过程进行了分析,建立了注塑成形工艺参数与翘曲度关系的代理模型——响应面模型,对模型进行了验证研究,将响应面法与遗传算法相结合进行了注塑工艺参数优化。结果表明,响应面模型是准确可靠的,将响应面法和遗传算法相结合,可有效提高运算速度和优化效率。     

改进响应面法在身管可靠性优化中的应用

以某速射武器的身管为研究对象,对其烧蚀寿命进行可靠性优化设计,采用改进的响应面模型作为身管烧蚀寿命代理模型。结合遗传算法和高斯牛顿法进行响应面公式参数的拟合。首先用遗传算法求出参数初值,然后高斯牛顿法从这组初值出发迭代搜索响应面模型参数的最优解,最后以得到的响应面模型作为身管烧蚀寿命优化的功能函数进行可靠性优化。该方法充分利用了遗传算法善于进行全局搜索和高斯牛顿法精确的局部寻优能力的优点。结果表明,该方法得出的响应面模型的精度较高,以响应面模型代替有限元模型进行可靠性优化更为方便快捷。     

动车组电机吊架多目标可靠性优化设计

为提高高速动车组电机吊架的承载能力,考虑几何参数的随机性,将响应面法和多目标遗传算法相结合对其进行可靠性优化设计.首先,对电机吊架进行静强度和位移灵敏度分析,找出设计变量;其次,对设计变量进行中心组合试验设计,根据试验设计点来拟合静强度和位移的多项式响应面模型;然后,将几何参数的随机性转化为可靠度,运用最小二乘法拟合可靠度函数方程作为约束条件;最后,运用多目标遗传算法对电机吊架进行可靠性优化设计.研究结果表明:响应面法与结构可靠性优化方法相结合,可以简化求解过程,提高优化结果的可靠度.     

10Ni3MnCuAl高速铣削表面粗糙度实验研究及参数优化

针对10Ni3MnCuAl塑料模具钢进行切削试验,探索不同切削参数对表面粗糙度的影响规律。采用多元回归方法,建立了10Ni3MnCuAl塑料模具钢高速铣削表面粗糙度预测模型,用F、t检验法验证模型的显著性。基于遗传算法,以指定的表面粗糙度值为约束条件,材料去除率Q为目标函数进行工艺参数优化,对10Ni3MnCuAl塑料模具钢高速铣削加工切削参数的选择具有一定的指导意义。     

Ti-6Al-4V合金高速切削仿真Johnson-Cook本构参数优化

为了获得能准确描述工件材料在高速切削过程中高温、高应变率、大变形耦合作用下的塑性流动行为的Johnson-Cook(J-C)本构参数,使其适用于高速切削仿真.采用响应曲面近似法和多目标优化方法对Ti-6Al-4V合金的J-C本构参数进行优化,并将其应用于高速切削模拟仿真.结果表明,优化后的本构参数能够在很广的切削速度范...     

淬硬钢高速铣削表面粗糙度预测模型研究

应用响应面法建立了淬硬模具钢高速铣削表面粗糙度的预测模型,并分析了切削速度、进给率和轴向切削深度对表面粗糙度的影响,发现进给率是影响表面粗糙度的主要因素.该模型的置信度为95%,预测结果和试验测得的数据十分吻合,对实际生产加工中切削参数的优化选择具有一定的指导作用.     

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。     

高速切削工艺参数优化模型研究及发展趋势

工艺参数优化是高速切削应用研究中一项重要的关键技术,由于高速切削的线速度急剧升高,高速切削工艺参数优化具有不同于普通切削的复杂性。文中总结了近年来国内外关于高速切削参数优化的最新研究成果,从优化模型和优化方法两个方面分析了参数优化研究中值得关注的问题,并进一步指出高速切削参数优化的未来发展趋势。     

基于响应曲面法的表面粗糙度预测模型的建立与切削参数的优选

文中通过试验设计的方法研究了高速精加工中切削参数的选择对表面粗糙度的影响.采用响应曲面法建立表面粗糙度的响应模型,分析了切削速度、进给量、背吃刀量对表面粗糙度的影响以及切削参数的优选.结果显示背吃刀量对表面粗糙度的影响最为显著,进给量次之,切削速度影响最小.在表面粗糙度选定的情况下,优先选择背吃刀量可以提高加工效率.     

基于改进引力搜索算法的铣削加工参数低碳建模及优化

针对数控机床铣削加工特点,考虑刀具寿命、加工表面质量、切削速率和铣床工艺性能等条件,以铣削加工过程中的单位体积碳排放、单位体积生产成本和加工时间为目标,以切削速率、每齿进给量和切削宽度三参数为优化变量,建立了铣削加工参数多目标优化模型,并提出了一种改进的非支配排序引力搜索算法对该多目标模型进行求解。在所提出算法中采用精英保留策略和位置更新回退操作,引导群体质点向真实Pareto最优解集区域靠近。在遗传算法的交叉操作启发下,提出精英精英交叉策略和精英非精英交叉策略,增加了群体多样性。最后与原始非支配排序引力搜索算法和教学优化算法进行对比,验证了所提改进算法的优越性和可行性。采用灰色关联度法在获得的Pareto最优解集中选择满意解,为面向绿色制造的切削参数优化提供了一种新的思路。     

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。     

The optimization of the surface roughness in the process of tangential turn-milling using genetic algorithm

Turn-milling is a relatively new process in manufacturing technology, where both the workpiece and the tool are given a rotary movement simultaneously. This paper presents an approach for optimization of cutting parameters at cylindrical workpieces leading to minimum surface roughness by using genetic algorithm in the tangential turn-milling process. During testing, the effects of the cutting parameters on the surface roughness were investigated. Additionally, by using genetic algorithms for each of the cutting parameters (depth of cut, workpiece speed, tool speed and feed rate) minimum surface roughness for the process of tangential turn-milling was determined according to the cutting parameters.     

基于Kriging插值和遗传算法钛合金车削加工参数优化

钛合金较差的切削加工性不利于保证好的表面完整性,影响钛合金零件的使用性能。基于田口方法建立钛合金车削试验模型,考察切削用量对表面粗糙度、刀具寿命、切削力和材料去除率的影响规律,以材料去除率为目标函数,以表面粗糙度、刀具寿命和切削力为约束函数,基于Krig-ing插值的响应曲面法和遗传算法构建了钛合金车削参数优化模型。研究结果表明:钛合金车削过程参数最优的水平组合为v3f1ap1r1E3,优化结果与初始试验相比,表面粗糙度、刀具寿命、切削力和材料去除率分别改善了75.86%、65.16%、36.41%和557.91%。     

Effect of high speed turning operation on surface roughness of hybrid metal matrix (Al-SiCp-fly ash) composite

This paper explains the effect of turning parameters such as cutting speed, feed rate, depth of cut and cutting tool nose radius on surface roughness of hybrid metal matrix (Al-SiC_p-Fly ash) composite. Experiments have been conducted based on the orthogonal array L16(4)⁵ and surface roughness was tested on the composites turned by an high speed CNC centre lathe. Analysis of variance (ANOVA) was performed to predict the significant parameters and their contribution towards surface finish of the composite. A mathematical model was developed using non-linear regression analysis. Taguchi method and Genetic algorithm have been employed to optimize the turning parameters for optimum surface roughness of the composite. The optimum turning parametric conditions have been checked with the confirmation experiments. It has been noted that the optimum condition of genetic algorithm exhibited better results than the experimental results based on the orthogonal array and the optimum condition of Taguchi method.     

车削奥氏体不锈钢时冷却参数对刀具振动和表面粗糙度的影响

针对最小量润滑(MQL)技术在加工难切削材料时冷却能力不足的问题,分析了最小量冷却润滑(MQCL)条件下冷却参数对刀具振动和表面粗糙度的影响规律.设计了以田口法为基础的正交试验方案,并基于MQCL条件进行了相关切削试验.采用方差分析法、主效应图法、响应面法等方法并结合切削理论,分析了冷风温度、油液流量、风速、喷射面类型...     

Optimum surface roughness in end milling Inconel 718 by coupling neural network model and genetic algorithm

In this study, optimum cutting parameters of Inconel 718 are determined to enable minimum surface roughness under the constraints of roughness and material removal rate. In doing this, advantages of statistical experimental design technique, experimental measurements, artificial neural network and genetic optimization method are exploited in an integrated manner. Cutting experiments are designed based on statistical three-level full factorial experimental design technique. A predictive model for surface roughness is created using a feed forward artificial neural network exploiting experimental data. Neural network model and analytical definition of material removal rate are employed in the construction of optimization problem. The optimization problem was solved by an effective genetic algorithm for variety of constraint limits. Additional experiments have been conducted to compare optimum values and their corresponding roughness and material removal rate values predicted from the genetic algorithm. Generally a good correlation is observed between the predicted optimum and the experimental measurements. The neural network model coupled with genetic algorithm can be effectively utilized to find the best or optimum cutting parameter values for a specific cutting condition in end milling Inconel 718.     

钛合金车削过程中基于遗传算法的切削参数多目标优化

通过正交试验法对钛合金TC4进行了车削试验并对试验数据处理,得到切削温度、表面粗糙度关于切削三要素的多元线性回归方程。以切削速度、进给量和背吃刀量为优化变量,以最低切削温度、最好表面粗糙度、最大材料去除率为目标构建了切削参数的多目标优化模型。利用MATLAB中基于遗传算法的多目标优化函数对优化模型进行求解,得到优化问题的Pareto最优解并加以分析。