Optimisation of Multiple Tool CNC Rough Machining of a Hemisphere as a Genetic Algorithm Paradigm Application

This work presents the development of a method to achieve optimal roughing of a hemisphere in terms of least machining time and maximum material removal from the original material block. This is considered as a problem formulation case study in the field of genetic algorithm applications – a preamble to more complex and generic geometry. A genetic algorithm is used off-the-shelf as an optimisation tool. Three different process parameters are used to model the problem : the number of scallops, the height of each scallop, and the tools used. Multiple tools are considered, in particular their diameters, maximum depths of cut and maximum feed allowed, as defined in a tool database, whereas the strategy of the tool path on each slice (but not the path details) is taken as known. Fitness functions that can be used independently or combined are the cutting time and the remaining material. The proposed method results in a concentrated result table containing the sequence of the tools employed and the corresponding scallop heights. ID="A1"Correspondance and offprint requests to: Dr G. Vosniakos, Department of Mechanical Engineering, Manufacturing Technology Division, National Technical University of Athens, Iron Polytexneiou, 157 80 Zografou, Athens, Greece. E-mail: vosniak@central.ntua.gr     

基于遗传算法的零件加工系统误差建模

系统误差补偿是提高零件加工精度的重要途径，其中系统误差的建模是关键。分析了几种常见的建模方法在系统误差建模中的不足，提出了基于遗传算法的加工系统误差建模方法，它是一个广义的多项式回归建模方法——多项式幂次为变参。通过实例分析及与其它几种方法的比较，说明了所提方法的有效性，并指出了它对不等间隔误差序列建模的适用性。     

基于动态切削性能的数控机床加工精度识别方法研究

为准确评价数控机床的精度,通过研究数控机床动态加工性能与精度变化过程间的模糊关联关系,提出数控机床切削精度特征间模糊耦合识别模型,并将数控机床加工精度与切削加工过程看作耦合系统,构造隐马尔可夫模型(HMM),围绕改进量子遗传算法(IQGA)展开分析,实现HMM隐状态估计与参数估计问题,确定各切削特性重要性顺序。构造加工性能与精度特征关联模糊判断矩阵,利用质量功能展开(QFD)对产品需求转化为机床精度的重要性,试验了该技术的可证明行性与准确性。     

Optimisation of the electrical discharge machining process using a GA-based neural network

In this paper, the optimisation of the EDM process parameters from the rough cutting stage to the finish cutting stage has been reported. A trained neural network was used to establish the relationship between the process parameters and machining performance. Genetic algorithms with properly defined objective functions were then adapted to the neural network to determine the optimal process parameters. Examples with specifications intentionally assigned the same values as those recorded in the database or selected arbitrarily have been fed into the developed GA-based neural network in order to verify the optimisation ability throughout the machining process. Accordingly, the optimised results indicate that the GA-based neural network can be successfully used to generate optimal process parameters from the rough cutting stage to the finish cutting stage.     

基于Matlab的数控加工代码仿真检验

为保证实际数控加工的顺利进行 ,需要采用仿真加工技术对数控加工代码的正确性进行检验。在研究数控加工代码仿真检验技术的基础上 ,开发了基于Matlab平台的数控工具磨床仿真加工系统 ,实现了复杂形状刀具数控磨削加工代码的仿真检验。     

贪心遗传算法求解组合优化问题

许多问题最终可以归结为求解一个组合优化问题,GA是求解组合优化问题的一个强有力的工具,但遗传算法在应用中常出现收敛过慢和封闭竞争问题,本文提出贪心遗传算法。该算法的初始种群建立、交叉和变异等过程,都引入贪心选择策略指导搜索;移民操作向种群引进新的遗传物质,克服了封闭竞争缺点。贪心遗传算法可以避免早熟收敛并改进算法的性能,算法搜索起步阶段的效率是非常高的,本文通过TSP问题仿真试验证明了算法的有效性,在较少的计算量下,得到令人满意的结果。     

数控玻璃异形磨边CAD/CAM系统开发

为了解决玻璃异形磨边加工中质量及效率低下的问题,开发了数控玻璃异形磨边CAD/CAM系统.该系统可以针对玻璃加工中特殊工艺要求,完成从图形绘制到磨边及抛光代码的自动生成.通过使用遗传算法获得了玻璃加工最优路径;通过采用圆弧进退刀工艺,圆满地解决了玻璃磨边中结刀疤问题;通过抛光预补偿算法,大幅度提高了抛光效果.实践证明该CAD/CAM系统能够很好地满足玻璃异形磨边的要求,可以大幅度提高加工质量.     

数控加工技术在机械加工制造中的应用

随着现代化技术以及信息化手段的飞速发展,社会已经进入到了全新的发展阶段中,这也对工业生产领域的发展起到了良好的促进作用,然而,在这种背景下,如果仍旧采用传统机械加工方式,则很难满足现代化机械行业基本的生产需求。因此,文章首先对数控机械加工技术的基本概述加以明确;其次,对数控加工技术在机械加工制造中的应用功能优势以及应用措施展开深入分析;在此基础上,提出数控加工技术未来的发展趋势。     

圆柱凸轮数控加工的几个关键问题

通过改进圆柱凸轮数控铣削加工编程方法,降低了圆柱凸轮的加工成本并能满足凸轮槽宽的高精度要求;通过对各个数控加工程序段编程进给速度的修正,使得刀具的实际进给速度为恒速,明显改善了凸轮槽的工作表面粗糙度。     

子程序在数控铣削加工中的应用

介绍了子程序编程的特点,制定了零件工艺方案,编制了子程序加工代码,验证了加工过程的准确性。通过对生产案例加工过程反复模拟仿真,得到生产中合理的工艺方案和准确的加工程序。正确使用子程序,缩短了零件设计和加工时间,提高了生产效率。     

基于Vericut的数控铣床加工仿真研究

介绍了数控加工仿真软件Vericut的作用与功能,并通过具体实例阐述了利用CAXA制造工程师和Vericut系统相结合进行数控铣床加工仿真的一般步骤,说明了Vericut软件在数控加工仿真技术中的优越性.     

Genetic Algorithm (GA) for Multivariable Surface Grinding Process Optimisation Using a Multi-objective Function Model

A genetic algorithm (GA) based optimisation procedure has been developed to optimise the surface grinding process using a multi-objective function model. The following ten process variables are considered in this work: wheel speed, workpiece speed, depth of dressing, lead of dressing, cross-feedrate, wheel diameter, wheel width, grinding ratio, wheel bond percentage, and grain size. The procedure evaluates the production cost and production rate for the optimum grinding conditions, subject to constraints such as thermal damage, wheel-wear parameters, machine-tool stiffness and surface finish. A worked example is used to illustrate how this procedure can be used to produce optimum production rate, low production cost, and fine surface quality for the surface grinding process.     

数控加工技术在机械模具制造中的应用

由于时代的不断发展,使得模具制造行业得到了相应的提升,在机械设备与加工工艺不断创新的背景下,使得机械模具的制造效率与制造质量进行了极大的改善。可是这并没有让模具制造行业拥有较高的效益。面对这种情况,就需要相关人员对高效技术进行更加深入的研究,尤其是数控加工技术。只有让机械模具制造与数控加工技术进行相应的融合,才能够真正推动模具制造行业的发展,同时这也说明了数控加工技术必然会成为模具制造行业的主要发展趋势。     

面向数控加工的三角网格法矢量及曲率估算

在面向三角网格曲面的数控加工中,网格曲面的曲率估算精度对数控加工刀具路径设计和加工质量具有重要的影响。针对数控加工需求,提出了一种三角网格曲面中网格节点曲率的精确估算方法。该方法引入网格形状因子,综合考虑三角形的形状和面积两个因素对网格节点法矢量的影响,得到了更为精确的法矢量,从而获得网格节点处更为精确的曲率估算值。此方法能够有效提高三角网格节点曲率估算的精确度,提高了三角网格曲面刀具路径设计中的刀位点计算精度和数控加工精度。     

基于模糊理论、遗传算法和神经网络的切削参数混合智能优化

提出一种基于模糊理论、遗传算法和神经网络的混合智能优化技术,给出优化目标的优化数学模型,详细叙述了遗传算法的寻优过程,模糊理论的应用及神经网络的训练和学习获取优化切削参数的技术,并给出各种优化目标下的切削参数混合智能优化与普通搜索方法的对比实例。     

自适应遗传算法在数控伺服系统控制参数优化中的应用

PID参数整定是一个多参数组合优化的问题,针对目前常用的工程整定法无法在全局范围内对PID参数进行组合优化,只能从系统的单项性能指标出发进行整定,而标准的遗传算法又容易出现过早收敛等问题,为此,提出了基于改进的自适应遗传算法的PID参数整定方法。这种方法能够随适应度值自动改变交叉概率和变异概率,这种方法既能够确保算法的收敛,也能够很好的保证种群的多样性。将该方法应用于数控伺服系统,控制效果良好,最后将Ziegler-Nichols算法与自适应遗传算法整定的PID控制系统的动态响应性能作了对比分析,仿真试验结果证明了基于自适应遗传算法的PID参数整定方法的优越性。     

数码相机面壳凸模的数控加工

采用CimatronE软件对数码相机面壳凸模进行三维造型和数控加工程序编制,介绍了数码相机面壳凸模的加工工艺.实例表明,在模具加工中采用CimatronE的数控加工技术可以大大缩短设计制造周期.     

机器人视觉在数控加工中心的应用研究

机器人是智能化发展的产物,具有出色的物体识别功能,智能化机器人在工作过程中,会通过对目标物体位置以及基本类型的感知,实现自动化追踪与抓取等功能,其中最为高层的视觉特征是物体的形状信息,机器人视觉主要是通过形状特征的辨认,判断目标图像,并从庞大的自然图像库中以抽象的形式表现出来。本文主要探讨了机器人视觉,在数控加工中心的应用,希望能够为数控机床群的协同加工奠定有力基础,实现对目标物体的有效识别,并具备定位追踪功能,实现自动化特征提取,并按照形状指导解决数控工件加工过程中的关键问题。     

数控加工技术在机械制造业中的价值研究

随着当前信息化技术的不断发展,带动机械制造业的向前进步.比如数控加工技术的创新,进一步提升机械制造业的生产效率,满足现代市场发展的要求.为推动机械制造行业的整体转型升级,提高经济效益.本文主要探究数控加工技术在机械制造业中的价值,提出其在汽车加工、煤矿机械制造、机床设备制造以及零件检测等领域的应用及其优势,并展望数控加...