基于高质量和低振动的铣削参数优化方法研究（英文）

针对数控铣床在切削过程中产生的振动对工件表面质量的影响,提出以低振动和高表面质量为优化目标,对切削参数进行优化。以VDF-850A铣床为研究对象对45号钢进行铣削正交试验,通过建立振动采集系统,采集振动信号提取振动特征值并测量工件表面粗糙度值,应用最小二乘法拟合数据建立了振动和粗糙度数学模型。利用层次分析法确定两目标函数权重,使用平方和加权法对两目标函数加权拟合成综合目标评价函数,运用粒子群算法优化切削参数。试验结果表明:应用粒子群算法优化后的切削参数进行加工可有效的降低振动和提高表面质量。     

切削参数对车削20CrMnTi表面粗糙度的影响及优化研究

20CrMnTi是一种广泛应用于齿轮制造的材料。为提高20CrMnTi精加工的表面质量、加工效率,以车削20CrMnTi钢的表面粗糙度为研究对象,设计正交试验,在数控车床GENOS L250E上进行硬质合金刀具车削试验,探究切削参数（切削速度、进给量、背吃刀量）对表面粗糙度的影响。并通过多元回归建立切削参数与表面粗糙度的关系模型,从而构建以加工效率、表面粗糙度为目标的多目标优化模型,通过粒子群算法对切削参数进行优化。试验结果表明：使用优化后的切削参数加工可以减小表面粗糙度、提高加工效率。     

N6镍铣削表面粗糙度与铣削力-铣削振动的耦合特性研究

为了研究铣削工件表面质量与铣削力-铣削振动的耦合关联特性,搭建铣削力-铣削振动-表面粗糙度测试系统,设计铣削三参数全因子试验方案,对N6镍金属进行铣削试验,同步采集三向铣削振动和铣削力信号,利用粗糙度测量仪测量工件表面粗糙度。基于灰色关联分析法,计算工件表面粗糙度与铣削力、铣削振动及铣削参数等多因素的灰色关联度,得到了影响表面粗糙度最显著的因子。基于响应面法,建立铣削工件表面粗糙度关于铣削振动-铣削力的耦合模型。对相关系数值、粗糙度拟合值与实测值的对比曲线及残差散点图等的研究表明：镍金属表面质量与切削振动-铣削力的耦合效应显著,耦合模型拟合数据的优度很高,可以较好预测N6镍金属的表面粗糙度。     

面向高质量高效率低能耗的车削参数优化

为了实现数控机床的绿色高效制造,以低切削功率、低粗糙度和高材料去除率为目标,对45钢进行了干式单工步正交切削试验。采集不同切削参数下机床的切削功率和工件表面粗糙度值,应用模糊综合评价法对车削参数进行模糊正交优化,得出最优的切削参数。建立切削功率预测模型和表面粗糙度预测模型,并对优选的参数进行了试切试验,将试验结果和经验值与预测值进行了对比,结果表明:使用优化的车削参数进行加工,可以有效地提高效率、降低能耗和表面粗糙度。     

面向绿色高表面质量制造的硬态车削工艺多目标参数优化

目的 为了进行硬态车削绿色制造与工艺性能协同优化研究,提出一种同时考虑碳排放量和表面粗糙度的多目标优化方法。方法 首先,通过分析硬态车削过程中切削参数、工件材料、刀具材料等因素对切削功率的影响建立碳排放目标函数,针对工件的表面粗糙度受到切削条件、工件材料、刀具材料等诸多因素的影响,利用正交试验和广义回归神经网络建立轴承硬态车削表面粗糙度目标函数。然后,考虑加工过程中机床特性和硬车实际工况等约束条件,建立以切削参数为优化变量,以碳排放量和表面粗糙度为优化目标的多目标优化模型,引入权重系数将其转化为单目标优化模型。最后,利用遗传算法对优化模型进行优化求解,深入分析切削参数对优化目标的影响。结果 在工厂实际轴承产品硬车试验中验证了优化模型的有效性,结果表明,切削速度为225 m/min、进给量为0.08 mm/r、背吃刀量为0.10 mm时,碳排放量和表面粗糙度的综合优化指标最低。相比优化前,虽然碳排放量上升了13.05%,但表面质量提升了34.44%。结论 研究结果对面向绿色制造的轴承硬车工艺参数优化提供理论方法有重要意义。     

针对表面粗糙度和刀具振幅的切削用量优化研究

对进给量、切削速度和轴向切深这3个切削参数对工件表面粗糙度和刀具振动幅度的影响进行试验研究。采用BBD响应面法对6061铝工件进行端铣加工试验,并通过数学建模对试验结果进行分析。提出一种基于遗传算法的多目标优化方法来同时减小工件表面粗糙度和刀具振动幅度。建立能预报表面粗糙度和刀具振动的径向基神经网络模型,并通过试验验证其准确性。     

面向现代绿色制造的精车车削优化

考虑车削加工约束条件,建立切削能量最小与表面粗糙度最小的精车车削优化模型。通过实例运用非支配排序遗传算法(NSGA-II)与多目标粒子群算法(MOPSO)对精车优化切削模型进行仿真优化,结果表明NSGA-II算法与MOPSO算法切削能量和表面粗糙度的Pareto最优解集均可由同一的六次曲线方程拟合,且拟合相关指数为0.999 5、0.998 2。在表面粗糙度和切削能量的Pareto最优解集下,获得了精车优化切削模型相应的进给量、切削速度,为优化选择精车切削参数提供了参考。     

基于能耗和表面粗糙度的车削参数优化研究

为了合理地优化车削参数,提出了低能耗、低粗糙度的车削参数优化方法。在CAK3665ni车床上对45钢进行了干车削试验,采集了不同工况下的功耗和工件表面粗糙度值。在建立功耗和粗糙度模型的基础上,以切削比能低、平均粗糙度小为目标,使用多目标遗传算法,优化了车削参数。试验表明,使用优化后的车削参数进行加工,可以有效减小切削能耗和表面粗糙度。     

基于粒子群算法的在蒸汽水雾中电火花线切割大厚度工件模型优化

本实验利用单因素试验法分析单个因素对大厚度工件表面质量和加工速度的影响,重点进行多因素正交试验,使用Matlab软件建立大厚度工件在蒸汽水雾介质下的第二次电火花线切割的直线度模型、表面粗糙度模型和加工速度模型,通过序关系分析法确定直线度、表面粗糙度和加工速度的权重分别是5/17、6/17和6/17,极差法去量纲化处理后加权出其综合评价模型,检验得出模型显著,拟合度好。基于粒子群算法对模型进行优化,得到在蒸汽水雾介质下的第二次电火花线切割最合适的加工参数。通过实验可得"乳化液-蒸汽水雾"大厚度工件的二次切割工艺与传统二次加工工艺相比,大厚度工件的多介质电火花的加工速度、直线度和表面粗糙度均有较大程度提升,很大的提高了电火花的加工质量和切削效率,满足大厚度工件的精加工要求。     

超声复合磁力研磨异型管参数优化设计及分析

目的改善镍基合金异型管表面质量,降低表面粗糙度。方法在内置辅助磁极磁力研磨基础上添加轴向超声振动,促使磁力研磨粒子对管件内表面进行轴向划擦、刻划作用。采用响应面法对试验进行3因素3水平方法设计,建立参数优化三维数学模型,分析超声频率、超声振幅、主轴转速在两因素交互作用下,对异型管内壁表面质量、表面粗糙度的影响,并得出试验最佳参数组合。结果响应面法优化设计在超声频率19 kHz、超声振幅19μm、主轴转速1200 r/min条件下的加工效果最佳。在优化工艺参数下进行超声复合磁力研磨试验,加工30 min后,管件内壁表面粗糙度由原始2.4μm降至0.31μm,管件内表面残余拉应力由+49MPa转变为残余压应力?47MPa。结论在内置辅助磁极磁力研磨基础上添加超声轴向振动,使得研磨粒子翻滚加剧,研磨轨迹复杂化,有效改善了管件内壁表面粗糙度和表面加工质量。响应面法能够对试验结果进行优化参数数学建模设计,拟合出了最佳的加工参数组合,良好的应力状态有效地提高了工件的疲劳强度。     

基于PSO-ELM的316L不锈钢细长管磁粒研磨内表面粗糙度预测模型

针对316L不锈钢细长管磁粒研磨加工过程中,最佳工艺参数难以选择,以及加工后对工件内表面粗糙度（Ra）的预测问题,将影响磁粒研磨316L不锈钢细长管内表面粗糙度的四个工艺参数作为输入值,内表面粗糙度作为输出值,构建粒子群（PSO）优化极限学习机（ELM）模型来预测316L不锈钢细长管内表面粗糙度,利用PSO对工艺参数进行全局寻优,获得最佳工艺参数组合,最后通过试验与预测结果进行对比。构建的PSO-ELM表面粗糙度预测模型拟合优度R2为0.984 8,绝对误差（MAE）为0.013 4,均方根误差（RMSE）为0.021 4。得到的最佳工艺参数组合为：主轴转速2 389.011r/min,进给速度3.167 mm/s,磨料粒径216.185μm,加工时间35.856 min,预测Ra为0.178μm。对工艺参数进行调整,试验得到的Ra为0.182μm,与预测值相比误差为2.24%。基于PSO-ELM方法构建316L不锈钢细长管内表面粗糙度预测模型,实现对工件内表面粗糙度的精确预测,应用粒子群方法得到最佳工艺参数组合,提高了磁粒研磨316L不锈钢细长管的加工效率。     

基于GA-BP的6061Al切削参数优化

针对6061Al铣削中表面粗糙度预测精度低、切削参数选择不合理的问题,提出一种基于遗传神经网络与遗传算法结合的优化模型,对6061Al切削参数进行优化。采用遗传神经网络(GA-BP)构建表面粗糙度预测模型;基于表面粗糙度预测,以材料去除率为目标函数构建切削参数优化模型;利用遗传算法进行优化求解,对6061Al切削参数进行优化。研究结果表明:所建预测模型表面粗糙度预测精度在97%以上;同时,优化模型能优化6061Al切削参数,达到较好的全局寻优效果,为铝合金工件铣削加工切削参数优化提供参考。     

NC end milling optimization using evolutionary computation

Typically, NC programmers generate tool paths for end milling using a computer-aided process planner but manually schedule “conservative” cutting conditions. In this paper, a new evolutionary computation technique, particle swarm optimization (PSO), is proposed and implemented to efficiently and robustly optimize multiple machining parameters simultaneously for the case of milling. An artificial neural networks (ANN) predictive model for critical process parameters is used to predict the cutting forces which in turn are used by the PSO developed algorithm to optimize the cutting conditions subject to a comprehensive set of constraints. Next, the algorithm is used to optimize both feed and speed for a typical case found in industry, namely, pocket-milling. Machining time reductions of up to 35% are observed. In addition, the new technique is found to be efficient and robust.     

钛合金铣削参数多目标优化及神经网络预测模型建立

为有效降低钛合金TC4铣削过程中的刀具磨损及能耗的同时提升效率,以合力弯矩、加工能耗、加工效率为优化目标开展多目标优化研究。通过单因素试验分析切削参数影响规律,通过响应曲面试验建立径向基神经网络预测模型。最后将预测模型整体引入粒子群算法中进行帕累托前沿求解得到若干组合理的切削参数组合。试验结果表明：神经网络预测模型的预测精度达95%以上;多目标优化模型的优化结果可使钛合金铣削加工过程中的合力弯矩减小28.98%、加工效率提高25.93%、加工能耗减少13.08%,可为钛合金铣削加工切削参数的选择及多个生产目标之间的协调提供有力支持。     

基于混沌粒子群算法的钛合金薄壁筋铣削变形优化

针对薄壁筋受铣削力影响易变形的问题,提出一种基于薄壳划分和周期性施加铣削负载的变形仿真方法,通过仿真和试验两方面对比研究,分析了薄壁筋的变形过程并得出其变形规律。为了解决标准粒子群算法在优化铣削参数时容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于变异算子与自适应动态惯性权重的改进混沌粒子群算法,并以变形量为约束,铣削力最小为目标优化了铣削参数。结果表明:改进后的混沌粒子算法在全局搜索能力和计算速度方面相比粒子群算法显著提高,试验证明采用优化后的铣削参数组合可有效减小薄壁筋的变形。     

基于刀具寿命等级的铣削加工参数自适应调整优化方法

为了解决铣削加工过程中传统优化参数无法随着刀具寿命的变化动态调整，导致刀具性能无法充分利用的问题，对铣削参数自适应优化方法进行研究，提出一种基于优化灰狼算法的铣削参数动态多目标优化方法。通过BP神经网络构建铣削过程中铣削参数与优化目标之间的非线性映射关系；提出刀具寿命等级的概念，通过粒子群优化灰狼算法进行寿命等级内铣削参数自适应优化。试验结果表明：该方法能够在整个刀具寿命周期内根据刀具的寿命衰变程度提供时段内最优的铣削参数方案，在提高刀具使用价值的同时降低碳排放量。     

基于支持向量机的蠕墨铸铁表面粗糙度预测

目的准确预测蠕墨铸铁加工过程中的表面质量,指导加工参数调整,保证加工过程中加工质量的稳定,运用差分进化算法优化的SVM模型(DE-SVM)构建蠕墨铸铁表面粗糙度(Ra)预测模型和加工参数选择方法。方法采用DE-SVM提高支持向量机回归模型的预测精度,建立针对实际加工材料的表面粗糙度预测模型,基于构建的预测模型,挖掘表面粗糙度与加工参数之间的关系,从而获得较优的加工参数。结果结合蠕墨铸铁的铣削加工实验数据,对比DE-SVM与常用优化算法(粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA))优化的SVM模型,DE-SVM模型获得的MAPE(0.122)和R2(0.9559)值均优于粒子群和遗传算法优化的支持向量模型获得MAPE和R2值。在给定的加工参数范围内,切削速度和进给速度对表面粗糙度的影响较大,且表面粗糙度与切削速度成正比关系,与进给速度成反比,而切削深度对表面粗糙度影响不显著。结论由实验的对比结果可知,采用DE-SVM模型建立的蠕墨铸铁表面粗糙度模型具有更高的预测精度,基于DE-SVM获得的加工参数对表面粗糙度的影响,可有效指导加工参数的选择与调整,对保持蠕墨铸铁优良的加工质量具有较好的指导意义。     

基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法

对于数控机床加工铣削参数优化多采用常规的可信度近似模型,但该方法易受到材料失效应变系数的影响,导致优化后的加工效率较低,提出基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法。根据工件的本构模型,对切削刃进行采样抽取,确定最小铣削力波动位置;引入材料失效准则计算材料失效应变系数,基于此,以加工时间最短、加工成本最低和加工能耗消耗最小为目标建立铣削参数优化模型,并采用改进遗传算法求解模型,通过迭代适应度值,输出最佳铣削参数;最后,采用对比实验的形式对所提方法的优化性能进行测试。测试结果表明：应用所提方法对数控机床加工铣削参数进行优化后,能够有效缩短切削时间,提高加工效率。