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。     

基于混合遗传算法的数控铣削参数多目标优化

针对数控程序编写以及数控仿真时切削参数的优化问题,根据最优化思想,构建数控铣削加工的数学模型,应用遗传算法与模拟退火算法相结合的混合遗传算法及MATLAB工具对切削参数进行优化,并用实验验证其对提高数控机床加工效率和降低加工成本的可行性。     

基于UG数控铣削加工有关参数的优化研究

论述了铣削加工斜面和圆弧面时影响残余高度的有关因素。针对球铣刀铣削加工斜面和圆弧面,根据表面残余高度的计算公式,推出相邻两刀铣削深度的计算公式,解决了UG编程时的铣削深度设置问题,在保证加工表面要求的残余高度条件下,使数控加工效率更高,这对实际的数控加工具有指导意义。     

数控铣削参数数据库的设计与实现

在探讨数据结构规范化的基础上建立了数控铣削参数数据库,该数据库按切削深度规范化存贮切削数据,可以指导用户选择铣削用量,并计算铣削力、扭矩、功率等参数,实现了铣削速度的泰勒公式插值.     

基于代理模型和NSGA-Ⅱ的超高强钢电阻点焊工艺参数多目标优化

为寻求超高强钢电阻点焊时最佳的焊接工艺参数,开展正交试验法设计三因素五水平的平板搭接点焊试验,以焊接时间、焊接电流和电极压力为可调的工艺参数,将熔核直径、压痕深度、拉剪强度及飞溅情况作为焊接接头质量评价指标.基于高斯过程回归和BP神经网络建立起焊接工艺参数与焊接接头质量评价指标之间关系的代理模型,训练的结果显示模型精度很高.最后利用带精英策略的非支配排序的遗传算法NSGA-Ⅱ实现多目标优化,得到各评价指标之间的最优pareto解集.经验证,各评价模型的相对误差值都很小.结果表明,该优化方法有较好的预测效果和稳定性.通过使用较少的试验数据,建立优化模型的方法对电阻点焊及其它焊接领域最佳焊接工艺参数的选取具有重要的指导价值.     

基于优质高效的数控铣削参数优化方法研究（英文）

为了实现模具制造过程的优质高效率生产,基于能量效率、表面质量为优化目标函数模型,采用非支配排序遗传算法进行参数优化。选择Cr12MoV模具钢材料进行单工步干式铣削沟槽正交实验,通过试验结果获得优化后最优的Pareto解集。考虑缩小优化结果的选择范围提升数控铣削方案的合理准确性,采用层次分析法对优化的参数组合方案进行评价分析。结果表明:应用层次分析法评价分析可以获得最佳目标参数组合方案,可实现数控机床加工模具钢过程中的高效率、高质量加工。     

数控铣削参数模糊正交优化及实验研究

为了充分考虑数控铣削加工参数优化中的不确定性问题,运用模糊正交优化法研究铣削加工中满足高材料去除率和大刀具耐用度要求的切削参数优化。通过正交试验,获得不同切削用量下的刀具耐用度,并以模糊数学方法建立刀具耐用度和材料去除率隶属函数,计算模糊综合评价隶属度。结果表明:优化结果与模糊综合评价直观分析结果是一致的。     

基于PCA-ELM算法的注塑成形工艺参数优化

引入了一种特征提取方法——主成分分析法(PCA),通过降维,把高维的决策变量映射到低维空间,得到主成分(主要的决策变量),简化了模型,提高了效率,并结合极限学习机(ELM),使用一种改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGAⅡ),对建立的多目标优化模型进行求解,得到Pareto最优解集。     

7075-T651铝合金铣削参数与刀具几何参数的多目标同步优化方法

目的 降低铣削力和铣削热,以减小7075-T651铝合金工件的加工变形,并提高金属去除率。方法 提出一种面向2类参数（铣削参数和刀具几何参数：转速、进给量、径向切深、轴向切深、前角、后角）旨在实现多个目标（铣削力、铣削温度和金属去除率）同步优化的方法。基于偏最小二乘法回归模型和7075-T651铝合金工件铣削有限元仿真模型,建立关于2类参数的铣削力、铣削温度及金属去除率的函数关系,并采用8种典型多目标优化算法进行求解。结果 通过Pareto前沿曲面的可视化和HV性能指标,筛选出适合解决本文问题的优化求解算法,获得的部分铣削参数,转速为5 966.30 r/min,进给量为0.08 mm/z,径向切深为4.53 mm,轴向切深为4.99 mm。刀具几何参数分别为前角17.95°、后角2.00°,此时对应的铣削力为232.12 N、铣削温度为22.56℃、金属去除率为33.08 mm3/min。结论 上述优化结果可实现较低铣削力和铣削温度以及较高金属去除率等综合控制目标,对7075-T651铝合金工件铣削加工时降低工件变形量和提高加工效率等方面具有实际应用价值。     

基于高质量和低振动的铣削参数优化方法研究

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。     

基于人工神经网络和遗传算法的平面铣削加工参数自适应优化

机械加工最优自适应控制的关键在于自适应加工模型的建立和实时优化策略的制定。本文提出用人工神经网络方法建立加工过程模型 ,用遗传算法实现在线优化。基于以上算法 ,构造了平面铣削加工参数自适应优化系统 ,可使加工系统在不违反加工约束的前提下 ,总是获得最大材料去除率。     

基于响应面模型和NSGA-Ⅱ算法的注塑成型工艺优化

以某安全箱箱体为例,将最大缩痕指数和最大翘曲变形作为优化目标,以模具温度、熔体温度、注射速率、保压压力和保压时间为设计变量,通过正交试验设计及有限元模拟,获取试验样本;基于Isight参数优化软件,建立安全箱箱体注塑成型工艺参数与优化目标之间的响应面近似模型;利用非支配排序遗传算法在响应面模型内自主寻优,获取一组安全箱注塑成型的最优工艺参数;根据数值分析结果设计了注塑模具,按最优工艺参数试模,一次性试模成功。结果表明该方法可快速、有效实现注塑成型工艺优化。     

基于遗传算法的电液伺服系统PID参数优化

本文提出了一种基于遗传算法实现PID参数优化的方法。文中给出了PID参数遗传进化的寻优步骤以及代价函数的确定方法。通过在电液伺服系统中的仿真研究,表明该种优化算法的有效性。     

阳极铜高速铣削参数优化研究

实测了阳极铜的力学性能参数,用CAD软件建立铣削展开后模型,并将模型导入DEFORM-3D软件对铣削速度、进给量进行仿真研究,根据仿真结果对切削参数进行优化处理,并将其应用于生产实际。实践证明:通过此种方式,不仅节省铣削参数实践验证时间,而且降低了生产成本。     

基于NSGA Ⅱ算法的高速铣削参数多目标优化

采用正交试验法对3Cr2Mo模具钢进行高速铣削试验,建立了刀具磨损和表面粗糙度的预测模型。在此基础上,以生产效率最大、生产成本最小为目标建立优化模型,使用Matlab中以NSGA-Ⅱ算法为理论基础的多目标优化方法对其求解,得到了较优铣削参数。     

改进的遗传算法对电液伺服系统PID调节器参数优化方法的研究

遗传算法是一种模拟自然界进化而形成的简单、高效的全局优化算法。本文研究了用改进的遗传算法对某机器人电液位置伺服系统的优化，着重将这种改进后的算法用于PID调节器的参数优化，编制了进化程序，并进行了仿真试验。结果表明用该方法可以有效地解决该电液位置伺服系统PID调节器参数的优化问题。     

基于GRA微细铣削单晶硅工艺参数优化及试验研究

为满足实际应用中对单晶硅微槽底部的表面粗糙度、上口尺寸精度以及材料去除率的需求,选择微细铣削的加工方法,并利用灰色关联度分析法对以上3种评价指标进行参数优化。通过设计正交试验获得评价指标的预测值,并分析了各个指标与工艺参数之间的关系;运用灰色关联法计算试验序列中各评价指标的灰色关联系数,并对各个试验序列的灰色关联度进行了排序,从而得到了最佳的工艺参数组合,并通过多次试验来验证其可行性,加工出了表面粗糙度为71.2 nm的微槽,提高其加工质量与加工精度。     

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AHP的制造资源建模与优化选择

现代制造业在提高制造企业敏捷性和健壮性同时也对制造资源的组织、管理、计划和控制提出了更高要求,在制造过程中需要准确掌握制造资源数量、技术性能指标、制造资源的生产能力等属性信息的同时对其进行优化选择和配置.在分析制造资源模式新特点的基础上,以制造资源的优化选择为目标,建立了制造资源模型.通过基于TQCSE的制造资源层次结构模型提出了制造资源优化方案,应用层次分析法(AHP)对制造资源进行评估,得出各个制造资源提供商的权重,即为评价排序.最后通过举例并计算得出的结果证实了方法的可行性.     

基于工期约束的铣削参数优化研究

针对生产中出现的赶工期、抢进度现象,以缩短工期为主要目的,将铣削时间作为优化目标,整个加工过程分为粗加工和精加工进行研究。利用正交试验法分别对精加工和粗加工进行试验,分析了不同切削参数对铣削时间的影响程度。试验结果表明,粗加工中对铣削时间影响最大的是进给速度,其次是轴向切削深度,最后是切削宽度。精加工中对铣削时间影响程度大小依次为进给速度、切削宽度和主轴转速。通过对试验中最优参数的选择,达到降低铣削时间,提高生产率的目的,该方法对工期约束下减少铣削时间具有参考意义。