钛合金整体叶轮铣削参数多目标优化

钛合金整体叶轮是一种集合了钛合金难加工材料和整体叶轮难加工结构于一体的复杂零件。针对其加工困难、工艺参数选择难等问题,首先采用正交试验结果建立了铣削力和表面粗糙度经验预报模型;其次,根据叶轮粗加工特点建立工效率最高、加工成本最小的多目标规划模型,根据叶轮精加工要求建立加工效率最高、加工质量最优的多目标规划模型,并用优化的NSGA-Ⅱ算法进行求解;最后,进行加工效率试验对比,相比于初始设置的经验铣削参数,优化后参数进行加工,提高了24. 1%的加工效率。实际应用表明:优化的铣削参数最优解集,方便了工艺人员在不同生产状况下最优参数的选择和调整。     

超硬材料车削参数选择及优化

以抽油泵叶轮口环为研究对象,对超硬材料进行车削加工,并对所用刀具材料、车刀参数进行选择。在单优化目标函数数学建模的基础上,采用线性加权法建立多目标函数,并采用罚函数法,使约束条件直接加在目标函数中。最后应用遗传算法对切削参数进行合理选择与优化,并将优化结果应用于实际生产中,取得了良好的成效。     

整体叶轮车铣复合加工工艺多目标优化

整体叶轮作为复杂曲面零件中典型的一类,如何实现其高效率、高质量加工一直是许多学者和工程技术人员研究的重点。以整体叶轮车铣复合加工工艺为研究对象,提出一套工艺参数多目标优化方案。针对整体叶轮车铣加工工艺特点,以主轴转速n、进给速度vf、切削深度ap、切削宽度ae等工艺参数为优化变量,以加工工时、叶片变形量为目标函数,从机床性能、刀具性能、加工质量三方面界定约束条件,构建工艺参数多目标优化模型,用SQP优化算法进行求解。应用表明:采用优化后的工艺参数车铣加工整体叶轮,能大幅减小整体叶轮加工时间和叶片变形量。     

核电稳压封头数控加工参数优化及加工仿真研究

核电稳压封头尺寸大,质量大,难以加工,生产效率低.目前,国内对提高核电稳压封头加工效率的研究很少.本研究首先以最高生产效率为目标建立铣削参数数学模型,通过遗传算法对数控加工参数优化,利用优化的参数对封头进行加工仿真.研究结果表明:适当的参数优化在保证加工要求的情况下,能够缩短加工时间,提高加工效率.     

多工序车削的自适应搜索非支配排序遗传算法

在实际数控生产加工过程中,切削参数的优化对于保证加工质量、提高生产效率和降低加工成本具有非常重要的意义。为计算以单位生产成本最小为优化目标的多工序车削非线性优化模型,在NSGA-II算法基础上提出了一种新的自适应搜索非支配排序遗传算法(ASNSGA)。多工序车削加工实例结果表明,与模拟退火算法(SA/PA)、分散搜索算法(SS)及浮点编码遗传算法(FEGA)优化算法比较,自适应搜索非支配排序遗传算法得到最低的单位生产成本,有助于数控加工中粗车进给量、粗车切削速度及精车进给量、精车切削速度等切削参数的优化选择。     

基于Kriging模型的快速拆装叶轮轮盘多目标优化设计

为了降低叶轮安装端面变形量以及减轻叶轮质量,对快速拆装形式的叶轮轮盘结构进行多目标优化设计,使用拉丁超立方试验设计和有限元分析生成初始样本数据并构造出Kriging近似模型,运用遗传算法对近似模型进行寻优。对优化后的参数值进行工程取整并进行有限元分析得出叶轮轮盘结构设计模型,最终优化结果显示叶轮质量减小了15%,叶轮摩擦端面轴向变形量降低了29%。优化后的叶轮模型可提高拉杆螺栓连接转子结构的可靠性。     

基于Cimatron叶片多轴数控加工

为提高叶片数控加工效率和质量,提出了一种简便的、快捷的、优化的设计方法。以叶片高效率、高质量多轴数控加工为目标,结合企业生产实际,采用Cimatron叶轮加工专用模块进行设计,采用优化的数控加工工艺对零件进行多轴数控加工编程,为叶轮的数控加工提供了设计思路和方法,对其他类零件的数控加工方案具有重要的指导意义。     

微遗传算法及其在混流泵叶轮优化设计中的应用

提出了一套针对多参数复杂工程问题的微遗传优化算法,该算法能够在使用较少遗传个体的前提下,高效搜索出解空间中的全局最优解.其中心思想是,在基本遗传算法理论的基础上,添加了多重优势个体选择策略、重启动策略等优化策略,并对基本遗传算子进行改进,同时加入了小生境、保留最优值技术,提高算法性能.采用二元理论对混流泵叶轮进行设计,选取叶轮进出口边沿轮缘流线长度与速度矩分布函数首项系数为优化变量,以水泵效率作为目标函数,使用微遗传算法进行优化设计,结果表明:微遗传优化算法高效实用,水泵效率较优化前有明显提高.     

结合神经网络与遗传算法的磨抛工艺参数优化

针对机器人磨抛系统工艺参数的自主选择与优化问题,提出一种基于神经网络与遗传算法的磨抛工艺参数优化方法,采用基于人工神经网络的工件表面粗糙度预测模型解决各工艺参数间复杂的非线性问题,结合粗糙度预测模型与磨抛效率公式,通过遗传算法对各工艺参数进行全局寻优解决加工质量和效率的双目标优化问题并得到最优工艺参数组合.在满足加工质量要求的前提下,加工效率提高了近三分之一,证明此工艺参数优化方法是可行有效的.     

基于GABP和改进NSGA-Ⅱ的高速干切滚齿工艺参数多目标优化决策#br#

针对高速干切滚齿过程中的工艺参数优化决策问题,提出一种基于加工工艺样本预测和多目标遗传优化算法的工艺参数优化决策方法。基于实际加工工艺样本集,以改进的多目标遗传算法（improved NSGA-Ⅱ）为主体模型,以最大刀具寿命、最小加工能耗为优化目标,以加工质量、加工时间为约束条件,利用遗传反向传播算法（GABP）神经网络建立关于加工优化目标的预测模型,将其作为多目标优化模型的适应度函数;通过DBSCAN算法获取待优化滚齿工艺问题的相似样本集,建立多目标优化问题输入区间;构建面向待优化滚齿工艺问题的多目标优化模型,迭代搜索最优工艺参数集。