车削加工中切削用量的人工智能优化控制

针对切削用量优化控制的特点 ,提出了一个以加工成本为目标 ,生产率、加工精度和表面质量为约束的人工智能———神经网络优化方法 ,来确定车削加工中最佳的切削用量 ,通过实例运算证明了人工神经网络优化控制的可行性。     

车削加工中切削用量的多目标优化建模

针对金属切削加工中切削用量优化的特点，在分析车削用量传统优化模型缺点的基础上，建立了车削用量多目标模糊优化模型，并根据模糊集合原理，将其转化为一个传统的单目标约束优化问题，可用任一非线性优化方法求解。为车削用量的合理选择提供了理论依据。     

车削数据库中切削用量的优化

采用现代工艺优化理论对车削数据库切削用量优化进行了研究。建立了车削用量优化数学模型，引用了新的试验公式。计算结果表明：生产效率提高２倍，制造成本下降５０％左右，它是高速切削和ＣＡＰＰ、ＣＡＭ、ＦＭＳ、ＣＩＭＳ等高技术的基础。     

车削数据库中切削用量的优化

采用现代工艺优化理论对车削数据库切削用量优化进行了研究。建立了车削用量优化数学模型，引用了新的试验公式。计算结果表明：生产效率提高２倍，制造成本下降５０％左右，它是高速切削和ＣＡＰＰ，ＣＡＭ，ＦＭＳ，ＣＩＭＳ等高技术的基础。     

车削加工中切削用量的程序优化求解

本文基于切削用量选择的基本原则,直接以切削深度ap、进给量f、和切削速度v为设计变量,以加工时间为目标函数,以刀具耐用度、机床功率、轴向载荷和表面粗糙度等限定条件为约束函数,建立切削用量选择的优化问题。应用随机优化方法,编制优化程序求解了具体实例。该方法为工程应用提供条件。     

数控车削加工讲座 第四讲 数控加工的切削用量

数控车削加工花键轴,数控车削加工轴承座,零件数控加工编程任务与加工要求见第1讲。零件的装夹解析见第2讲。数控车削刀具解析见第3讲。     

螺纹的数控车削加工

数控车削螺纹的切削方式往往由所使用的机床、零件的材料和螺距所确定,正确的选择切削方式,对螺纹加工极为重要,通常车螺纹的切削方式有以下四种: (1)径向切削 这是一种最常用的方法,刀具径向直接进刀(如图1a),编程简单,车刀的左右两侧刃都参加切削,两侧面均匀磨损,能保证螺纹牙形清晰,而且因螺纹车刀两侧刃所受的轴向切削分力有所抵消,部分地消除了车削时因轴向切削分力导致车刀偏歪的现     

车削用量优化的数学模型建立与解算

本文以解析法解决车削用量优化问题，其基本思路，也可用于车削以外的切削用量优化。     

在加工中心上的零件铣削加工切削用量的优化

机械制造业生产的效率很大程度上取决于在机械零件加工中优化使用的状况。这里主要讨论了在加工中心上的铣削加工中，求取优化的切削用量的方法。详细给出了求取优化的铣削切削用量的程序框图和实际例子。     

切削用量的模糊优化设计

以最低生产成本或最高生产率为目标函数，考虑各约束边界的模糊性，运用模糊优化设计方法确车车削加工最佳的切削用量，并考虑到实际加工中各切削用量的离散性，利用了离散组合形法求解问题。使结果更为实用。     

超精密车削表面粗糙度的控制与优化

金刚石车削是利用高精度机床与锋利的单晶金刚石刀具加工出尺寸精度高、表面完整性好的零件的一种金属加工技术。用回归分析的方法，根据金刚石车削铝合金的实验结果可以建立表面粗糙度预测模型，这种方法能够以较少的实验次数获得大量的加工信息。在一定条件下，利用优化设计软件可以实现切削参数的优选，用优选得到的最优切削参数组合进行超精密加工，能够获得超光滑加工表面。     

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。     

数控强力车削切削用量优化的图形分析法

建立了一个使金属切除率最大为目标函数 ,刀具经济使用寿命、加工精度、机床功率和机床进给机构强度等为约束条件的数学模型。在解这个非线性规划问题时 ,提出了图形分析的优化方法 ,用该法确定数控车削加工中最佳切削用量具有准确、简捷等特点     

高速加工切削用量选择分析

高速加工切削用量的选择主要考虑加工效率、加工质量、刀具磨损和加工成本。不同刀具加工不同工件材料时,切削用量会有很大差异。切削用量的选择是高速加工中的重要内容,切削用量的大小对加工效率、加工质量、刀具磨损和加工成本均有显著影响。本文对高速加工的切削用量选择问题进行了分析,给出了若干原则和建议。     

减速器箱体铣削加工的切削用量优化

建立了铣削用量优化的数学模型。结合减速器箱体铣削加工,选取相应的优化方法在计算机求得最优铣削用量,使其加工成本比传统经验法降低了３１．８％,取得了良好的经济效益。     

基于遗传算法的切削用量优化

遗传算法是一种全局优化自适应概率搜索方法，并且具有很强的全局优化性和搜索效率，文中基于遗传算法优化切削用量，在保证加工精度的前提下，提高了生产率，降低了生产成本。     

2Cr13不锈钢的车削加工

介绍了2Cr13不锈钢车削加工的主要特点，给出了影响切削性能的主要因素，实际证明，文中经验对2Cr13不锈钢的车削性能的改善具有明显作用。     

模糊优化方法在车削加工中的应用

在兼顾影响车削加工过程各模糊因素的情况下，作者建立了以最低加工成本为目标的车削加工用量模糊优化数学模型，用实例计算证明了此模型的可行性和有效性。     

生产控制与工艺规划集成条件下的切削用量优化

传统工艺规划中的切削用量优化方法已经不适应柔性制造系统(FMS)模式下的动态生产管理,柔性制造模式需要工艺规划和生产作业规划有效地集成,以便于根据生产作业控制的实时动态变化信息进行加工参数的修正.提出一种利用切削能力E和材料切除率Z作为决策变量进行切削用量优化的新方法,该方法既可满足工艺规划方面的工艺条件要求.又可满足生产作业控制方面的动态管理要求.