基于遗传算法的铣削参数优化

依据高速铣削表面粗糙度预测模型,建立了以提高加工效率为目标的优化模型,运用遗传算法对铣削参数进行了优化计算,得到了不同表面粗糙度要求下较优的铣削参数组合方案。应用优化的参数进行加工,表面加工质量得到了保证,同时效率也有所提高。     

基于遗传算法的高速铣削工艺参数优化研究

在高速铣削加工中,考虑机床和工件加工的实际约束条件,为合理选择高速铣削工艺参数,建立了最大生产率和最低加工成本的优化目标数学模型。以铣削速度、进给量、铣削深度、铣削宽度为工艺参数的优化变量,提出了基于遗传算法的高速铣削工艺参数优化方法,为高速铣削加工提供了理论依据。     

基于遗传算法的铣削参数优化研究

为了科学选择铣削用量,根据机床、工件和刀具的实际约束,建立了加工时间和加工成本的铣削用量数学模型,并采用遗传算法对铣削用量进行优化。通过铣削加工实例验证,发现用遗传算法寻优后,优化的个体适应度可显著增强,收敛速度显著加快;且铣削深度、每齿进给量、加工时间和成本等均有不同程度的改善。     

基于神经网络和遗传算法的高速铣削工艺参数优化的研究

基于高速铣削正交试验,利用神经网络高度的非线性映射能力和遗传算法的全局寻优能力,建立了铣削力、铣削温度和表面粗糙度的BP神经网络仿真模型,在对它们进行优化的基础上获得几个主要因素的最优搭配。     

基于遗传算法的铣削加工参数模糊优化系统研究

优化铣削参数对于降低铣削加工成本、提高生产率有重要的作用。传统的铣削参数优化模型中,铣削参数和条件约束的匹配取值往往是通过实际加工的经验获得,这种结果具有不确定性和模糊性。文章分析了模糊参数优化的数学模型,根据模糊集合原理将模糊模型转化为一个传统的单目标模糊优化问题,借用IDEF1x方法建立了铣削参数模糊数据库模型,并运用遗传算法（GA）为优化引擎开发实现了模糊优化系统。给出的运行实例表明该优化系统对铣削参数优化具有更好的效果,同时,系统为CAPP优选铣削参数提供了支持平台。     

基于回归遗传算法的高速铣削工艺参数优化

针对高速铣削加工中心效率低、经济性不高的特点,利用正交试验建立了表面粗糙度和铣削力的预测模型,并利用遗传算法优化高速铣削工艺参数,通过验证试验表明,优化后的工艺参数在实际生产中,加工效率、加工质量都有了很大提高.     

变搜索域遗传算法及其在铣削加工参数优化中的应用

在传统遗传算法的基础上提出变搜索遗传算法,通过不断地变换搜索区域,使搜索区域间全局最优点小推进,从而打电话算法的收敛速度和精度,将其用于铣削加工参数的优化,并与传统算法进行比较。     

基于遗传算法的铣削用量优化

基于数控铣削加工的特点,建立了以最大生产率、最低生产成本为目标函数,以机床、刀具、工艺等限制因素为约束条件的铣削用量优化数学模型,并运用遗传算法,结合铣削实例,对铣削用量进行了优化。     

基于遗传算法的复杂槽型铣刀片铣削参数优化

复杂槽型铣刀片具有优于平前刀面铣刀片的切削性能。文中针对复杂槽型铣刀片的加工过程，建立了铣削加工的工艺参数优化模型和约束条件，提出了基于遗传算法的铣削参数多目标优化算法，并进行了优化实例分析，得到了合理的铣削参数。     

69111铣削加工参数优化研究

针对69111不锈钢材料的难加工性,设计四因素四水平正交切削实验,探索不同工艺参数对69111材料加工的影响规律。以铣削力和表面粗糙度为目标进行工艺参数优化。采用极差分析方法对铣削力数据进行处理,获得不同工艺参数对铣削力影响序列,同时采用非线性回归方法,获得切削力经验公式,为切削力的预测提供理论依据;对表面粗糙度值进行极差分析,获得不同工艺参数对Ra的影响程度,综合工艺参数对切削力和表面粗糙度的影响进行工艺参数优化,为实际生产69111材料高速高效加工提供支持。     

基于遗传算法的车削用量优化研究

为合理地选择切削用量,建立了基于遗传算法的切削用量优化系统框架结构,系统地研究了遗传算法及其相关内容。在约束、单优化目标函数数学建模的基础上,采用线性加权法建立的多目标优化函数;采用罚函数法改进目标函数,使约束直接表示在目标函数中,简化了切削用量的寻优过程。最后,应用遗传算法开发了一个车削用量优化器,对多约束条件下的切削用量优化结果进行了分析,总结了寻优过程中约束条件影响切削用量优化结果的规律。     

Multi-criteria end milling parameters optimization of AISI D2 steel using genetic algorithm

This paper focuses on using multi-criteria optimization approach in the end milling machining process of AISI D2 steel. It aims to minimize the cost caused by a poor surface roughness and the electrical energy consumption during machining. A multi-objective cost function was derived based on the energy consumption during machining, and the extra machining needed to improve the surface finish. Three machining parameters have been used to derive the cost function: feed, speed, and depth of cut. Regression analysis was used to model the surface roughness and energy consumption, and the cost function was optimized using a genetic algorithm. The optimal solutions for the feed and speed are found and presented in graphs as functions of extra machining and electrical energy cost. Machine operators can use these graphs to run the milling process under optimal conditions. It is found that the optimal values of the feed and speed decrease as the cost of extra machining increases and the optimal machining condition is achieved at a low value of depth of cut. The multi-criteria optimization approach can be applied to investigate the optimal machining parameters of conventional manufacturing processes such as turning, drilling, grinding, and advanced manufacturing processes such as electrical discharge machining.     

基于遗传算法的切削用量优化研究与实现

切削用量的优选,对于保证加工质量、降低加工成本和提高劳动生产率来说,具有重要的意义.在机床、刀具和工件等条件一定的情况下,应充分发挥机床和刀具的功能和作用,以获得生产的最大效益.切削用量选择得当,就可最大限度地挖掘出生产潜力,这就是切削用量的最优化.论文研究的目的就在于探索将MATLAB的遗传算法应用于切削用量的优化,以获取最大生产率的理论和方法.     

基于多岛遗传算法的环形薄壁铝合金零件铣削参数优化

在对环形薄壁铝合金零件进行铣削加工过程时,薄壁铝合金零件局部区域存在变形量大的问题,为此,提出了一种采用多岛遗传算法对薄壁零件铣削参数进行优化的方法.采用有限元分析软件,对该区域进行了三维铣削仿真,获取了铣削力参数;基于Isight平台,以铣削力为优化目标,以主轴转速、径向切深、轴向切深3个铣削参数作为优化变量,采用最...     

应用BP网络和遗传算法的快速分析与优化

将BP神经网络和遗传算法相结合运用于快速设计的结构优化问题。利用已有的实例对神经网络进行训练达到要求精度,使神经网络能够代替有限元分析达到快速分析的目的。用神经网络计算遗传算法的适应度,对结构进行优化。把BP神经网络和遗传算法相结合进行分析和优化符合快速设计的思想。此方法运用于某拱梁的快速优化设计中效果良好。     

基于数字孪生的铣削参数动态多目标优化策略

为解决机床性能动态变化过程中的铣削参数动态多目标优化问题,提出一种基于数字孪生的铣削参数动态多目标优化策略.首先采用梯度提升回归树算法构建加工参数与加工结果间的非线性映射关系;然后基于动态非支配排序遗传算法进行铣削参数动态寻优;最后在Pareto最优解的基础上,结合层次分析法和理想解相似度顺序偏好法建立决策分析模型并进...     

混合递阶遗传算法优化小波神经网络模型的研究

本文提出了一种混合递阶遗传算法用于优化小波神经网络模型,并通过对这种神经网络模型的优化仿真,证明了该法在解决多输入多输出的非线性逼近及缓解多输入多输出的"维数灾"问题上的有效性.     

基于遗传算法的汽车行驶平顺性优化仿真

为了探讨遗传算法应用于汽车行驶平顺性仿真的可行性,以1/4汽车两自由度振动模型为对象,建立了汽车行驶平顺性优化仿真模型,运用遗传算法对该优化仿真模型进行了求解.优化前后汽车行驶平顺性指标的对比结果表明,遗传算法用于汽车行驶平顺性优化仿真取得了较好的效果,可以进一步应用于基于高自由度汽车振动模型的汽车行驶平顺性仿真优化问题中.     

运用遗传算法的产品造型设计方案优化方法

从产品语义出发,提出一种基于遗传算法的产品造型设计方案优化方法,构造基于语义的产品造型进化设计模型。通过构造产品造型基因编码和基因串及适应度函数,对产品造型设计方案进行优化并形成新的方案,应用板式家具的造型设计验证了方法的适宜性。