基于智能技术的电火花加工过程建模和参数优化

根据电火花加工工艺特点 ,建立基于遗传算法的加工过程人工神经网络模型 ,实现加工结果的预测。根据预测结果 ,在保证表面粗糙度要求的前提下 ,以最大加工速度为目标 ,用遗传算法实现加工参数的优化。实验结果表明以上算法可有效解决电火花加工条件优化的问题 ,自动生成加工参数 ,而且收敛速度较快 ,满足机床控制的要求。     

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。     

基于神经网络和遗传算法的绝缘陶瓷电火花加工电参数优化

针对电火花加工时选取合适工艺参数(如在表面粗糙度符合要求的前提下获得最大的加工速度)困难的问题,先以神经网络建立模型,然后结合遗传算法求解此约束优化问题,得到优化的电参数.并以绝缘陶瓷材料的电火花加工为例进行说明,结果显示,取得了很好的效果.     

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。     

基于遗传算法的孔群加工路径优化

为提高孔群加工的效率,采用遗传算法对孔群加工空行程路径进行了优化。对遗传算法的实施过程进行了细致的描述,通过实例演示了遗传算法的孔群路径优化性能,并对遗传算法的运行效率及影响因素进行了研究。实验表明,运用遗传算法对孔群路径进行优化能提高孔群加工的效率,减小孔群加工中空行程的消耗;遗传算法运行中可以根据最佳个体的保持时间在一个代中加入活性因子,防止早熟的出现;遗传算法的各个参数对遗传算法的运行有一定的影响。选用合适的运行参数,本程序可应用于工程中,提高少批量孔加工的生产效率。     

深孔加工工艺参数的响应面试验及多目标优化

为了研究深孔加工过程中切削速度、进给速度和切削液油压对深孔圆度和直线度的影响,建立模型并进行多目标优化,得到最优加工工艺参数。以高压油管接管中心深孔为加工对象,选取切削速度、进给速度和切削液油压为因素,以深孔圆度和直线度为指标进行三因素三水平的Box-Behnken响应面试验,建立了圆度和直线度的二次回归模型,采用遗传算法进行优化,得到最优工艺参数并进行验证。研究结果表明：高压油管接管中心深孔加工最优工艺参数为切削速度5100r·min^-1进给速度68mm·min^-1、切削液油压11Mpa。研究结果对于合理选择加工工艺参数,提高深孔圆度和直线度具有较强的指导意义。     

基于模糊及遗传算法的电火花加工参数优化研究

针对电火花加工过程参数多、存在耦合性、控制困难等问题,提出了一种基于模糊及遗传算法对电火花加工过程的控制方法。该方法在模糊推理得出解的范围域内,以初始加工参数等为参考量,进行模糊及遗传算法运算,优化加工参数,进而改善加工质量,提高加工效率,减少电极损耗。     

超声波辅助滚压GCr15轴承钢表面完整性灰色关联分析

为了实现超声波辅助滚压加工工件表面完整性的合理控制。以GCr15轴承钢为研究对象,选用转速、进给速度和静压力为主要加工参数,通过超声波辅助滚压试验,将灰色理论、响应曲面法和遗传算法相结合,对超声波辅助滚压GCr15轴承钢表面粗糙度、残余应力和硬度进行关联分析,建立灰色关联度预测模型,并对该模型进行优化研究。结果表明:静压力对超声波辅助滚压加工工件表面完整性影响最大,转速次之,进给速度最小;最优加工参数组合为进给速度25 mm/min,转速300 r/min,静压力247 N;此时所对应的表面粗糙度为0. 299μm,残余应力为-376. 4 N,硬度为759. 8 HV。研究结果对提高超声波辅助滚压加工工件表面完整性,确定最优超声波辅助滚压加工参数具有重要的工程意义。     

基于神经网络建模和遗传算法的线切割工艺参数模糊优化

针对电火花线切割加工工艺难以获得更优异的工艺参数（如同时得到更快的切割速度和更好的表面粗糙度）等问题，先以神经网络建立模型，然后结合遗传算法和模糊理论求解此多目标优化问题，得到优化的工艺参数。结果显示。取得了较好的效果。     

基于改进型BP网络的油管接箍加工圆度误差预测

基于人工神经网络所体现出的良好的非线性逼近特性,运用遗传算法优化BP网络的权值和阈值,避免BP网络陷入局部极小点,同时通过灰色关联分析优化网络的结构,使网络具有更好的泛化性和收敛速度。运用改进的BP网络发掘油管接箍加工中各个加工参数对最终加工圆度误差的潜在关系,从而实现对油管接箍加工圆度误差的预测。结果表明改进型BP神经网络具有较快的收敛速度和较好的泛化性能够准确预测油管接箍加工圆度误差。     

遗传算法在内燃机主副连杆机构优化设计中的应用

介绍遗传算法基本特点 ,应用遗传算法计算内燃机主副连杆机构全局最优化参数 ,针对主副连杆机构数学模型的具体特点以及参数要求 ,对标准遗传算法进行了改进 ,提高了算法的收敛精度 ,加快了收敛速度。     

基于遗传算法的笔式加工刀具路径优化

为缩短笔式加工时间和提高加工效率,提出了一种新的基于遗传算法的刀具路径优化方法。笔式加工的特点决定了生成的刀具路径为一系列离散的切削路径段,为了精简搜索数目,将每段刀具路径看作两个遗传基因。使用十进制码构造分段染色体模型,采用改进的遗传算法对笔式加工分段路径进行优化排序,得到刀具路径排布的近似最优解。实验结果表明:改进的自适应遗传算法比一般遗传算法搜索速度提高若干倍,可以明显缩短加工路径的总长度。     

基于自适应遗传算法的异步电机矢量控制参数优化与仿真

自动控制领域中PID参数的整定是一个极其重要的问题。为解决工程人员凭经验对异步电机控制器参数整定难寻到最优解的问题,将速度误差积分型作为目标函数,采用惩罚措施,利用自适应遗传算法对异步电机速度控制器的参数进行优化、仿真,并与利用常规PID参数整定获得的速度曲线相对比,实验结果表明,用自适应遗传算法优化的参数,可以提高系统的控制精度、动态性能。     

改进的小生境遗传算法在铁道车辆优化设计中的应用

选取合适的优化方法对铁道车辆转向架悬挂参数进行优化,能有效提高车辆的动力学性能。遗传算法是一种多参数多目标优化方法,提出了采用改进的小生境遗传算法,以某铁道车辆转向架悬挂参数为设计变量,针对车辆的稳定性进行了优化设计。结果显示,通过改进的遗传算法优化出的悬挂参数能有效提高车辆的稳定性,优化后车辆的临界速度到达了600 km/h,而通过基本遗传算法和单目标优化方法得到的临界速度分别仅为500 km/h和520 km/h。研究表明,改进的小生境遗传算法能很好的实现悬挂参数间的合理匹配,优化出良好的动力学性能。     

行星齿轮高速干式滚切工艺参数优化设计

齿轮的高速干式滚切加工工艺参数与常规滚切加工有显著差异,为获取行星齿轮干式滚切加工最优工艺参数组合,提出其工艺参数优化方法。以滚刀转速、机床X轴进给速度和Z轴进给量等参数作为优化变量,选取滚切能耗和时间为优化目标,分析了滚刀转速等优化变量对滚切能耗和时间的影响,建立了协调考虑滚切能耗和时间的多目标优化模型,并建立优化模型的约束条件。应用遗传算法对建立的多元非线性多目标优化模型进行最优解搜索,获取最优工艺参数组合。优化实例和加工实验验证了优化模型和模型求解算法的有效性。     

基于遗传算法优化的切屑形态识别方法

将遗传算法用于图像模式识别,使用图像的参数模型将图像的模式识别转化为参数的局部优化。试验证明:利用遗传算法对神经网络权值进行优化,可提高识别的准确率和速度     

铝合金2A12切削表面粗糙度预测及参数优化

2A12铝合金是一种高强度硬铝,在飞机骨架零件、隔框、蒙皮、翼肋等部位广泛使用。其表面粗糙度是衡量零件表面加工质量的重要指标。基于正交实验数据,采用极差分析方法,发现影响表面粗糙度参数的主次顺序为:进给速度、被吃刀量、切削速度。各参数的Sig.值都大于0.05,说明各参数对指标均有显著影响,且水平选择合理。通过多元线性回归方程建立铝合金车削表面粗糙度预测模型,采用遗传算法优化因素与指标之间的联系,将粗糙度预测模型作为适应度函数,利用Matlab优化工具箱进行车削参数优化,当切削参数为:切削速度n=518.885 r/min、被吃刀量ap=0.3 mm、进给速度f=0.1 mm/min时,粗糙度值最优。因此,切削参数的全面分析对加工参数的优化,改善产品加工品质具有实际意义。     

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...     

异步电机矢量控制系统设计

基于异步电机的矢量控制理论,用MATLAB/SIMULINK构造出仿真模型。电机控制中控制器的PID参数对系统的精确度至关重要。文章以速度误差积分型为目标函数,采用惩罚机制,利用遗传算法对异步电机速度控制器的参数进行优化、仿真。实验结果表明,用遗传算法优化的参数,可以提高系统的控制精度、动态性能。