薄壁结构件铣削参数有限元正交优势分析及优化

大型整体薄壁结构件在航空、航天工业中得到了广泛应用。但由于其刚性差,在铣削加工过程中常常出现铣削力过大而引起较大的变形,严重影响工件的加工质量和精度。针对上述问题,提出一种有限元正交优势分析方法,用以优化铣削参数,减小铣削产生的零件变形。该方法采用正交试验设计规划指导有限元铣削加工变形分析的参数方案设计,通过不同方案的计算结果研究分析铣削速度、铣削深度、铣削宽度、每齿进给量对加工变形的影响,得到各铣削要素选择的较好水平;采用优势分析方法对正交试验结果进行处理,得到各铣削要素对加工变形的贡献率,从而确定优化的铣削加工方案。以某薄壁框类零件为例得到了铣削参数的优化组合,经过验证,优化后的试验方案减少了铣削产生的最大变形量,证明了该方法的可行性及有效性。     

高效高质量铣削参数多目标优化方法研究

机床的切削参数决定着机床加工的质量及加工效率,传统的切削参数选择方法基于工人经验,很难实现加工质量与效率的最优。针对以上问题,提出了一种面向高效、高质量加工的数控机床铣削参数多目标优化算法。算法以铣削四要素(切削速度、每齿进给量、切削深度和切削宽度)为优化变量,以最小切削力和最大材料去除率为优化目标;采用基于Tent映射的混沌初始化多目标粒子群优化模型进行参数优化,采用优化前后不同参数组合构建四因素四水平的正交实验,以表面粗糙度值作为加工质量主要表征,比较优化前后参数组合的实验结果。结果验证了优化方法和优化模型的有效性。     

钛合金铣削加工参数多目标优化研究

为解决钛合金铣削加工存在的高成本、低效率问题,以生产效率最大和刀具寿命消耗率最小为目标,建立了铣削参数优化模型。提出了扩展非支配排序遗传算法（ENSGA-Ⅱ）,对种群初始化子过程进行规范化处理,保证了种群的多样性和均匀性;根据Pareto最优原理将非支配概念从目标函数空间扩展到约束空间,使得多目标多约束问题的处理更具有适应性和有效性。实例表明,该方法具有良好的寻优能力,能够获得满意的Pareto解集。借助于该方法,工艺人员可根据优化目标灵活地选择铣削参数,更好地协调生产效率、生产成本和表面质量之间的关系。     

基于数字孪生的铣削参数动态多目标优化策略

为解决机床性能动态变化过程中的铣削参数动态多目标优化问题,提出一种基于数字孪生的铣削参数动态多目标优化策略.首先采用梯度提升回归树算法构建加工参数与加工结果间的非线性映射关系;然后基于动态非支配排序遗传算法进行铣削参数动态寻优;最后在Pareto最优解的基础上,结合层次分析法和理想解相似度顺序偏好法建立决策分析模型并进...     

基于Nash均衡博弈模型的铣削参数多目标优化设计

采用铣削加工的单件生产时间和单件生产成本为目标函数,建立铣削参数的多目标优化模型.运用多目标博弈设计方法,将2个设计目标视为2个博弈方,特设计变量集合分解为各博弈方拥有的策略空间.采用Nash均衡博弈模型,各博弈方分别以自身博弈得益函数为目标,在各自的策略空间中进行单目标优化,获得本博弈方对其余博弈方的最佳对策,所有博弈方的最佳对策形成一轮博弈的策略组合,并根据收敛判别,通过多轮博弈,获得最终的博弈解.对实际算例进行了设计,计算结果显示了博弈方法的有效性.     

基于变形控制的薄壁结构件高速铣削参数选择

首先对国内外有关研究薄壁件铣削加工变形的文献进行了回顾。然后,对不同切削参数下铣削力变化规律以及因铣削力引起的加工变形进行了理论分析与试验研究,并以此为基础提出了薄壁件高速铣削切削参数选择原则。试验结果表明,采用优化的切削参数不仅使薄壁件加工精度得到了保证,加工效率也大大提高。     

基于遗传算法的高速铣削加工工艺多目标优化

针对整体叶轮的特点,考虑控制叶轮加工变形因素以及叶轮生产的成本、效率、质量问题,提出了基于遗传算法的高速铣削加工工艺参数的多目标优化方案,建立了以保证加工质量的前提下,实现最高生产率、最低加工成本为目标的多目标函数,设定变量,并界定和总结出各类约束条件.最后运用遗传算法进行matlab编程,计算出优化的切削参数.     

铣削加工过程多目标优化专家系统

建立了铣削加工多目标优化专家系统,采用带宽容约束方法的多目标优化问题求解控制机,利用Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ神经网络进行优化求解。通过神经网络和专家系统的集成,为切削加工的多目标优化提供了一种新方法。     

基于频域多目标优化的铣削力系数及偏心参数识别

在正交切削假设基础上,根据刀具运动几何关系,推导铣削力微元表达式,并从严格的铣削切屑载荷模型出发,考虑刀具偏心引起的多种效应,通过积分运算建立铣削力模型的矩阵形式.随后采用傅里叶变换得到铣削力的频域模型,并用矩阵运算对频域的仿真结果与测量结果的各次谐波进行比较分析,推导得到谐波残差的多元函数,在此基础上提出频域多目标优化的铣削力系数及刀具偏心参数识别方法.以典型航空铝合金材料的多次大偏心率铣削试验为参照,文章模型铣削力仿真误差在2%～6%范围,验证了该方法识别的铣削力系数及偏心参数准确有效.并通过与文献模型时域对比,说明频域多目标优化模型与本次试验结果更为吻合,特别在大偏心率的铣削条件下与文献模型相比有所改进.     

薄壁零件高速铣削振动试验与分析

切削速会加强振动随针对薄壁零件在高速铣削加工过程中存在的振动问题,为有效抑制加工振动,采用单因素试验,对每齿进给量、度、工彳车径向轴向切深、径向切深等加工参数进行了研究。试验结果显示：每齿进给量并不是越小越好;转速过高过低都振动：切深增随轴向切深增大振动增强;随径向切深增大振动逐渐减弱,较大轴向切深下,径向切深小于1mm时,大而增强。综合数据优选：薄壁零件高速铣削时,每齿进给量在0．1～0．15mm之间;转速在11000—14000r／min之间;较小的轴向切深和较大径向切深会有效抑制加工振动。     

铝合金薄壁件铣削加工变形有限元分析

提出一种预测汽车主模型检具复杂薄壁件铣削加工变形的方法,将有限元技术应用于薄壁件铣削加工变形的研究中.以简单薄壁件为例,建立有限元模型,预测铣削过程中薄壁件的加工变形,并通过铣削实验对有限元分析结果进行验证,为汽车主模型检具制造工艺的技术改进提供理论依据.     

铣削用量的合理优化计算

建立了以最大生产率为目标的目标函数,提出了约束条件,建立了铣削用量的数学模型,运用遗传算法,结合实例,对铣削用量进行了优化。     

基于切削稳定性与表面质量约束的铣削工艺参数优化研究

铣削工艺系统的动态特性随着刀具夹持长度改变而变化,影响关联的铣削稳定性与加工表面质量,进而导致铣削加工的工艺规划具有不确定性.针对此问题,本文综合刀具悬伸量与传统铣削用量作为输入,分别建立极限切削深度与表面粗糙度的反向传播神经网络模型(BPNN),并进一步以其表达铣削稳定性与加工质量约束,构建以刀具悬伸量和粗/精加工阶...     

面向能量效率的数控铣削加工参数多目标优化模型

切削参数是数控加工工艺中的重要组成,切削参数的合理选择能够显著影响到机床能量效率。为提高机床能量效率,分析数控铣削加工的能耗构成特性和加工时段能耗特性,建立数控铣削加工能耗模型,并通过非线性回归拟合获取能耗模型的相关系数,建立了以最高能量效率和最小加工时间为目标的多目标优化模型,采用连续禁忌算法对模型进行优化求解。通过算法优化结果与试验结果进行对比分析,验证了能效模型的有效性。     

基于遗传算法的医药码垛机器人结构参数优化研究

针对应用在医药包装生产线上的码垛机器人的工作空间狭小和臂长冗余的问题,提出了一种结合图解法和解析法来分析求解的新方法。建立了码垛机器人的D-H正运动学理论模型,并验证了模型的正确性。在此基础上考虑实际工况,通过遗传算法工具箱对其臂长和工作空间进行了多目标参数优化,获得了符合工作要求的优化设计变量。最后通过Sim Mechanics模块对码垛机器人进行了结构建模和工作空间仿真。研究结果表明,所获得的优化设计变量满足预期的设计要求,码垛机器人的有效臂长明显缩短,工作空间显著提高且没有内腔,具有很好的工作性能,同时为码垛机器人的结构设计和参数优化提供了理论依据。     

Multi-objective optimization of cutting parameters in high-speed milling based on grey relational analysis coupled with principal component analysis

This paper investigates optimization problem of the cutting parameters in high-speed milling on NAK80 mold steel. An experiment based on the technology of Taguchi is performed. The objective is to establish a correlation among spindle speed, feed per tooth and depth of cut to the three directions of cutting force in the milling process. In this study, the optimum cutting parameters are obtained by the grey relational analysis. Moreover, the principal component analysis is applied to evaluate the weights so that their relative significance can be described properly and objectively. The results of experiments show that grey relational analysis coupled with principal component analysis can effectively acquire the optimal combination of cutting parameters and the proposed approach can be a useful tool to reduce the cutting force.     

基于小生境粒子群算法的公差多目标优化设计

为解决产品设计中的公差优化问题,提出一种基于小生境粒子群算法的公差多目标优化方法。以加工成本、质量损失成本和公差敏感性为优化目标,以装配功能要求和加工能力为约束条件,建立了公差多目标优化模型。对标准粒子群算法进行改进,根据小生境数和Pareto优劣性确定孤立粒子,并通过个体历史最优粒子与孤立粒子的变异、选择操作更新粒子的个体历史最优位置;利用Pareto支配数排序更新粒子群的全局最优位置。利用改进的粒子群算法对公差多目标优化模型进行求解,得到分布均匀的Pareto前沿。设计并开发了原型系统,通过实例验证了该方法的有效性。