计算机辅助车削切削用量优化选取的简易算法

本文在具体分析车削切削用量优化选取的目标函数的基础上,提出了一个简易的求优算法,来代替多变量非线性寻优的常规解法,从而简化了车削用量的优化选取过程。     

面向低碳低噪的螺纹车削工艺参数优化

为实现螺纹车削加工的低噪以及低碳化,利用正交实验和广义回归神经网络建立了螺纹车削过程噪声目标函数和包含耗电碳排放、刀具碳排放、切削液碳排放的碳排放目标函数。考虑加工过程中机床特性和加工质量的实际约束条件,建立以切削速度和进给量为优化变量,碳排放和噪声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,最后利用自适应小生境遗传算法对优化模型进行优化求解,优化结果表明噪声和碳排放间呈负相关关系,在碳排放中耗电碳排放所占比例最大。     

超硬材料车削参数选择及优化

以抽油泵叶轮口环为研究对象,对超硬材料进行车削加工,并对所用刀具材料、车刀参数进行选择。在单优化目标函数数学建模的基础上,采用线性加权法建立多目标函数,并采用罚函数法,使约束条件直接加在目标函数中。最后应用遗传算法对切削参数进行合理选择与优化,并将优化结果应用于实际生产中,取得了良好的成效。     

TC21钛合金数控车削参数多目标优化研究

为实现TC21钛合金数控车削加工表面粗糙度达标和车削温度可控,利用中心复合试验法设计试验方案,并对试验结果进行极差分析和加工机理分析,以明确车削参数对加工结果的影响规律。基于响应面法建立表面粗糙度和车削温度的单目标预测模型,并通过统计学分析验证预测模型的精度。运用NSGA-Ⅱ遗传算法计算多目标最优车削参数,经实际加工对比验证得出：利用多目标最优车削参数加工所得的表面粗糙度和车削温度与预测值相符,且均满足实际工程要求。     

基于Kriging插值和遗传算法钛合金车削加工参数优化

钛合金较差的切削加工性不利于保证好的表面完整性,影响钛合金零件的使用性能。基于田口方法建立钛合金车削试验模型,考察切削用量对表面粗糙度、刀具寿命、切削力和材料去除率的影响规律,以材料去除率为目标函数,以表面粗糙度、刀具寿命和切削力为约束函数,基于Krig-ing插值的响应曲面法和遗传算法构建了钛合金车削参数优化模型。研究结果表明:钛合金车削过程参数最优的水平组合为v3f1ap1r1E3,优化结果与初始试验相比,表面粗糙度、刀具寿命、切削力和材料去除率分别改善了75.86%、65.16%、36.41%和557.91%。     

面向高效低碳的数控加工参数多目标优化模型

数控加工是目前机械制造系统广泛采用的一种加工方法,为实现数控加工的低碳化,研究数控车削加工的高效低碳切削参数优化问题。建立切削加工过程时间目标函数和包含电能碳排放、刀具碳排放、切削液碳排放的碳排放目标函数。然后,考虑加工过程中机床设备性能和加工质量的实际约束条件,建立以数控加工的切削速度和进给量为优化变量,以最小加工时间(高效)和最低碳排放(低碳)为优化目标的多目标优化模型。引入权重系数将其转化单目标优化模型,并应用复合形法对优化模型进行优化求解。通过某具体实例验证了所建模型的有效性,并对优化结果和优化变量的灵敏度进行了分析。     

基于田口算法和灰色关联理论的车削参数多目标优化研究

车削的优化过程受限于多个参数的限制,这也决定了对车削的优化必须是多目标优化。为了使车削的能耗和粗糙度同时降低,通过正交矩阵设计实验,减少实验数量的同时,运用灰色关联法对车削过程进行分析,衡量各个参数对各个目标函数的影响。并运用田口法进行多目标优化,找到了实验中较好的解。通过优化,粗糙度降低75.9%,切削比能降低73.1%,找到了能耗和粗糙度均较低的加工参数,并大大提升了加工效率。与实验比对,优化效果与理论差别不大,且加工参数易于满足优化的要求。     

基于Elman神经网络的车削颤振预报函数构建

为了预报车削颤振现象,构建了再生型车削颤振的预报函数。分析再生型颤振机理的基础上得到了其稳定性叶瓣图,为颤振预报提供可能。利用Elman神经网络对获取的数控车削过程中从稳定车削阶段到车削颤振阶段的时域信号进行训练和测试,提出了均方误差作为判别颤振的特征量。为了更准确的进行颤振预报,引入符号函数来构建再生型车削颤振的预报函数,确定了预报函数的阈值为5.625并试验了在该预报函数阈值时的预报准确率为92%。最后从频率域中分析,根据颤振的特点侧面验证了所构建预报函数的正确性。     

轧辊孔型数控车削加工工艺参数优化研究

根据轧辊结构特点及其加工的技术关键,通过对轧辊孔型数控车削加工工艺分析,建立数控车削加工工艺参数优化的数学模型,以金属切除率最大作为目标函数进行优化。通过Matlab工具箱进行优化,得出最优工艺参数,提高了生产效率和降低了生产成本。     

基于切削加工特征的车削刀具的选择

通过对车削加工特征进行分析和分类,结合对车削刀具结构的研究,确定基于切削加工特征的车削刀具选择原则和方法。建立基于切削加工特征的刀具选择车削数据库系统,实现车削刀具及其切削参数的智能选取。     

航空机匣工件车削加工变形预测及切削参数优化研究

以航空机匣工件某车削工序为对象,结合切削过程力学仿真及有限元分析方法,实现了其车削加工过程中加工变形量的预测。然后,以背吃刀量为设计变量,以加工效率为目标函数、以加工变形量为约束条件进行了车削加工切削参数优化研究,采用整数规划优化方法,通过改变走刀次数及合理分配每次走刀的背吃刀量,减少了加工变形量、提高了切削效率,实现了航空机匣工件的高效切削。     

静电冷却辅助车削Tc10钛合金试验研究

在传统的钦合金加工中,由于切削速度低、刀具耐用度低,导致加工效率低,针对上述问题,介绍了利用静电冷却(干式切削的一种)车削Tc10钛合金的方法,在选取静电参数优化、刀具参数优化的寻优目标情况下,讨论静电冷却车削改善环境污染、降低资源消耗,提出解决钛合金加工中的一些问题.     

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。     

7075-T651铝合金车削表面残余应力模拟及参数优化

采用有限元软件对7075-T651铝合金干切削过程进行模拟,获得在不同影响因素下的工件表面残余应力值。然后对仿真结果进行方差分析,得到切削速度、进给量和背吃刀量对工件表面残余应力的影响情况,并通过线性回归方法建立切削表面残余应力的数学模型。建立以较小残余压应力和最大材料去除率为目标函数的双目标优化模型,应用matlab多目标遗传算法工具箱对模型进行寻优求解,获得优化后的铝合金车削的切削参数,为其在实际切削加工中选择合理的切削参数提供了参考依据。     

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     

边缘分布估计算法在车削参数优化中的应用

在数控车削中,降低工件加工成本具有重要的实际意义,但如何选择合理的车削参数以达到最小化加工成本是一个多约束非线性的复杂优化问题。针对该问题,提出基于边缘分布估计的UMDArp和UMDAp算法。在接近实际加工约束条件下,同时优化粗精车削参数,选出合适的加工参数组合(粗切削速度、粗进给量、粗车量、粗车次数、精切削速度、精进给量和精车量)。同时,使用基因修复策略和惩罚函数相结合的约束处理方法,进一步提高算法寻优性能。计算机模拟表明,UMDArp算法能搜索到比以往提出的启发性算法更优的车削参数组合,从而减小加工开销。     

数控车床切削参数的能量效率优化

为选择合理的数控车床切削用量,建立数控车床切削参数能量消耗和加工效率数学模型。在切削参数能量消耗估算模型中,通过实验拟合与正交实验分别获取数控车床的空载功率和切削功率函数,进一步给出数控车床切削阶段能量消耗函数。在车床加工条件的各种约束下,设计了一种基于多目标教与学优化算法来求解切削参数能量效率优化模型,以切削阶段加工能量最小和加工效率最高为目标,获得切削参数优化的Pareto前沿解,并采用层次分析法建立了切削参数的决策模型,较客观地选取了更优车削参数组合。通过数控车床实例优化验证了所提策略的可行性和有效性。     

数控车削加工误差整体数学模型的建立

数控加工的精度是制造业所最终追求的目标和判别零件加工合格与否的重要指标之一,对形成数控车削加工误差的相关因素进行了分析,在误差敏感方向上,将多种影响加工精度的单项误差叠加起来,建立一种预测数控车削加工误差的算法,并在实际数控车削加工中得到应用。     

基于均匀设计法的精密车削参数优化

为了探索难加工材料-奥氏体不锈钢精密车削的参数优化问题,引入伪变量A表达车削冷却降温条件,用均匀设计法设计含定性因素混合水平的精密车削试验方案。在干式、环保型湿式和低温冷风微油雾三种不同车削冷却降温条件下,实现低成本高效率的精密车削试验。在这三种条件下,以切削速度、进给量、背吃刀量和刀尖半径为优化变量,以表面粗糙度、表面残余应力、切削力、切削温度、刀具寿命和切削效率为优化目标函数,建立了奥氏体不锈钢精密车削参数优化模型,还对车削参数进行了优化和验证,效果明显。以刀具磨钝前能车削出的总金属表面积作为刀具寿命,在工件连续表面不出现接刀现象的前提下进行精密车削参数优化。研究成果对指导大型工件精密车削的参数选择具有实际意义。     

一种改进的ARMA模型参数估计方法

针对自回归滑动平均(auto-regressive moving average,简称ARMA)模型参数谱估计容易出现谱峰漂移问题,提出一种基于组合目标函数和遗传算法的ARMA模型参数估计方法.通过最小均方误差准则获得ARMA模型参数初始估计,依据现代谱估计理论和连续函数极值存在的必要条件推导模型参数的频域约束方程,构造组合目标函数并采用遗传算法对模型参数初始估计值进行优化获得模型参数的最优解.将该方法用于车削状态下尾顶尖垂直方向振动加速度时间序列建模和谱估计,结果表明了方法的有效性.