结构件数控编程切削参数优化

针对结构件数控编程的切削参数选择和优化问题,首先以经验公式为基础,考虑加工中机床和刀具约束条件,建立以进给量和切速为变量的多目标优化模型并利用遗传算法优化;而后应用Labview虚拟仪器技术,开发了结构件切削加工状态远程监测系统,实现了切削参数的采集、显示、存储及远程传输.通过实例验证了方法的可行性.     

基于STEP-NC车削特征的切削参数优化

文中切削参数优化数学模型以STEP-NC加工特征为建模对象,通过在系统中建立PostgreSQL切削数据库,为模型提供机床、刀具加工信息以及常用参数,利用遗传算法对数学模型进行处理从而得到优化结果.     

基于组合遗传算法的切削参数优化设计

优化切削参数是提高生产率、改进工件质量和降低成本的重要手段。本文利用组合遗传算法优化切削参数 ,即保留了传统遗传算法能很快达到最优值领域的优点 ,又通过结合模拟退火算法以大大改善传统遗传算法在后期的收敛性     

车削刀具几何参数低碳优化建模与求解

为了实现车削加工过程的低碳化并提高加工质量,在分析车削加工过程中能耗特征及切削温度与刀具几何参数之间关系的基础上,以刀具前角和主偏角为优化变量,考虑加工过程机床设备和加工质量等约束,建立了车削加工刀具几何参数低碳优化模型;针对所建模型,提出一种基于改进的自适应遗传算法的优化求解方法。实例分析表明,以低碳排放为优化目标、以切削温度为约束条件优化车削刀具几何参数,可使碳排放和切削温度比原刀具参数分别降低12%和17%。所建模型和方法可为制造企业优化选择刀具几何参数降低碳排放提供理论方法支持。     

面向绿色制造的少切削液加工工艺参数优化

切削液用量的合理控制是减少切削液消耗的重要途径。在切削原理没有发生根本性改进的情况下,通过使用适量的切削液和工艺参数协调加工过程,降低切削液用量,是实施绿色加工的重要手段。以加工过程中机床设备的性能约束为前提,以切削三要素和切削液流量为优化变量,建立了以成本、切削液用量为优化目标的面向绿色制造的少切削液加工工艺参数多目标优化模型,提出了将多目标优化问题和约束转换为单目标优化的方法,并利用遗传算法对该单目标优化函数进行了优化求解。案例分析验证了所建模型的有效性。     

基于遗传算法的铣削参数优化

研究了在加工中心环境下 ,铣削加工切削参数的优化选择问题。通过考虑机床和工件的实际约束 ,建立了以最大生产率为目标的切削参数数学模型。应用遗传算法 ,及所建模型对铣削参数进行了寻优并进行了实例验证。     

切削稳定性约束下的铣削参数优化技术研究

目前切削稳定性研究主要集中在不同加工方法及加工条件下的稳定性研究,以无颤振极限切深作为切削参数优化的推荐值,缺少对稳定性与优化模型的深度融合分析。针对这一问题,以材料切除率和刀具寿命构建优化目标函数,提出一种切削稳定性约束下的铣削参数优化模型。通过对铣削稳定性零阶解析算法的分析,论述了切削稳定区域的确定受切削力学模型、刀尖频率响应、及切削参数共同影响关系。在设定机床、工件和刀具的条件下,通过对稳定性叶瓣图形态随切削参数变化规律的研究,得出了极限切深不等效于最大材料去除率;以动态变化的稳定域及机床能效为约束边界,采用变化趋势相反的材料去除率和刀具寿命构建优化目标函数,通过遗传算法获取全局最优解。针对多目标优化中,各分目标权重难以量化设置的问题,提出以材料去除率期望值和刀具寿命期望值作为优化模型设置参数,实现优化参数的量化调节和优化方向的有效控制。在VMC850机床上进行了试验并采用遗传算法对多组参数设定状态进行优化,结果表明切削参数优化结果满足稳定性约束要求,且其优化方向可量化调节。     

基于仿真的数控铣削加工参数优化研究

针对数控铣削加工参数优化问题,通过加工仿真,计算每一走刀步的切削深度和切削宽度并划分区间。在每一个由组合划分区间内所有刀步构成的一个加工特征组合段上建立了多目标优化模型,模型采用遗传算法对每一加工特征组合段的加工参数进行优化,自动修改NC程序中的加工参数并反映优化结果。应用实例证明,提出的多目标优化模型和优化求解算法正确、有效。     

基于改进粒子群算法的数控加工参数优化研究

为优化数控加工参数,提高数控机床加工性能,研究改进粒子群算法的数控加工参数优化方法,设置最低生产成本以及最高生产率为数控加工参数的优化目标,利用协调系数将多目标优化问题转化为单目标优化问题建立目标函数,设置切削速度、进给量约束、切削进给力、切削功率、切削转矩约束、表面粗糙度要求为约束条件,采用惯性权重值适应性递减方法改进粒子群算法,令惯性权重随粒子群进化适应性提升,采用改进粒子群算法快速寻找数控加工参数目标函数最优值,实现数控加工参数优化.实例分析结果表明,该方法可有效优化数控加工参数,满足实际加工需求,优化后的实验数控机床加工性能佳.     

基于改进粒子群算法的数控加工参数优化研究

为优化数控加工参数,提高数控机床加工性能,研究改进粒子群算法的数控加工参数优化方法,设置最低生产成本以及最高生产率为数控加工参数的优化目标,利用协调系数将多目标优化问题转化为单目标优化问题建立目标函数,设置切削速度、进给量约束、切削进给力、切削功率、切削转矩约束、表面粗糙度要求为约束条件,采用惯性权重值适应性递减方法改进粒子群算法,令惯性权重随粒子群进化适应性提升,采用改进粒子群算法快速寻找数控加工参数目标函数最优值,实现数控加工参数优化.实例分析结果表明,该方法可有效优化数控加工参数,满足实际加工需求,优化后的实验数控机床加工性能佳.     

ADC12铝合金高速切削参数优化分析

针对某发电机的ADC12铝合金加工件在高速切削时存在的加工问题,采用有限元仿真技术,以优化切削加工参数为主线,把高速切削过程简化为二维正交切削模型,选用Johnson-Cook塑性材料本构模型,对二维有限元切削仿真分析过程中存在的若干个关键问题进行讨论。结合实际加工的经验数据,通过组合不同的切削深度、切削速度和进给量等切削参数进行仿真比较,得到仿真结果并通过实际加工验证,确定最佳切削加工工艺方案,为铝合金高速切削加工的稳定性预测和改进加工工艺提供了理论依据。     

基于SVR-GA算法的广义加工空间机床切削稳定性预测与优化研究

针对机床零件加工位置和进给方向不确定造成刀尖频响函数变化,导致切削稳定性叶瓣图与无颤振工艺参数预测具有不确定性问题,提出一种耦合支持向量回归机(SVR)与遗传算法(GA)的切削稳定性预测与优化方法。该方法采用锤击法模态实验和空间坐标变换,获取样本空间不同加工位置与进给方向的刀尖频响函数;进而结合传统切削稳定性预测方法构建以各向运动部件位移、进给角度、主轴转速、切削宽度、每齿进给量为输入的极限切削深度SVR预测模型;采用该SVR模型作为切削稳定性约束建立材料切除率优化模型,通过遗传算法求解各运动轴位移、进给角度与切削参数的最优配置。以某型加工中心展开实例研究,实验结果表明获取的优化配置能实现稳定切削,验证了该方法的有效性。     

整体叶盘铣削参数的优化

针对刀具的磨损和加工效率的问题,通过使用硬质合金刀具对整体叶盘(TC4)切削加工获取参数,根据试验数据建立数学模型,运用遗传算法对目标函数进行优化来解决。以Visual Studio 2010为开发工具,MATLAB为算法工具,SQL Server 2008为数据库系统管理软件,建立了铣削参数优化模块,提高了加工效率,降低了刀具磨损。     

基于Pareto遗传算法的螺旋铣加工参数优化

螺旋铣是主要针对航空领域中难加工材料的先进制孔工艺技术。在螺旋铣孔过程中,主轴转速、每齿进给量和每转轴向切削深度是3个最主要的加工参数。以材料去除量和刀具耐用度为优化目标,基于Pareto多目标遗传算法,针对螺旋铣削钛合金材料在稳定性切削条件下的切削参数进行了优化,主要考虑铣削参数对孔表面质量的影响。最终通过切削实验进行了验证。     

基于改进引力搜索算法的铣削加工参数低碳建模及优化

针对数控机床铣削加工特点,考虑刀具寿命、加工表面质量、切削速率和铣床工艺性能等条件,以铣削加工过程中的单位体积碳排放、单位体积生产成本和加工时间为目标,以切削速率、每齿进给量和切削宽度三参数为优化变量,建立了铣削加工参数多目标优化模型,并提出了一种改进的非支配排序引力搜索算法对该多目标模型进行求解。在所提出算法中采用精英保留策略和位置更新回退操作,引导群体质点向真实Pareto最优解集区域靠近。在遗传算法的交叉操作启发下,提出精英精英交叉策略和精英非精英交叉策略,增加了群体多样性。最后与原始非支配排序引力搜索算法和教学优化算法进行对比,验证了所提改进算法的优越性和可行性。采用灰色关联度法在获得的Pareto最优解集中选择满意解,为面向绿色制造的切削参数优化提供了一种新的思路。     

薄壁件加工变形控制快速仿真平台开发

为控制薄壁件装夹变形和加工变形,建立了集装夹优化、加工变形预测、切削参数优化及误差补偿功能为一体的快速仿真平台.在平台实现中,装夹方案的优化采用基于形位公差控制的方法,通过多种装夹方案的比较,确定优化方案.加工变形预测时考虑了前-层变形对后-层切削深度的影响,并使切削力和加工变形达到动态平衡.为获得优化切削参数,建立了以变形控制为目标的优化模型.采用有限元法计算加工变形,采用遗传算法求解优化模型.为解得优化补偿量,仿真时考虑了变形与力的耦合效应.完成了基于ABAQUS的快速仿真平台开发.以镜座零件为例进行仿真,求得了优化的装夹方案和切削参数,验证了平台的可行性.     

基于改进人工蜂群算法的数控切削参数优化

针对多道工序加工的切削参数优化问题,提出一种改进的人工蜂群算法对最小加工时间和最低生产成本的多目标切削参数模型进行优化。该算法综合了粒子群算法和人工蜂群算法的优点,优化过程中综合考虑了工件加工时的多种约束条件。通过仿真实例验证改进的人工蜂群算法的有效性和优越性,仿真结果表明:改进的人工蜂群算法相比其他算法可以寻找到更优的切削参数组合。     

面向单元切削过程的切削参数优化模型

针对目前采用加权方法构造切削参数优化模型时权重的不确定性问题和同一工件不同工序和走刀的切削参数耦合问题,基于统计学原理提出一种面向单元切削过程的切削参数优化模型以实现多切削参数组优化问题的解耦.提出并利用体积价值系数、面积价值系数、体积切除率和面积切除率建立以单位时间利润率或单位时间利润为目标函数的优化模型,以解决加工质量、加工难度、加工效率、加工成本和加工利润之间的权重确定难题,开发基于单元切削过程的切削参数优化软件,以300M钢为对象进行切削参数优化:在生产任务饱满时,采用优化的切削参数比采用经验切削参数可以提高单位时间利润率1.55倍,在生产任务不饱满时,采用优化的切削参数比采用经验切削参数可以提高利润40%.计算结果表明,所提出的切削参数优化模型显著降低了切削参数优化问题的难度,具有良好的可用性.     

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.     

数控加工切削参数优化的研究

对于数控加工技术而言,如何提高效率是现代数控加工技术急需解决的新课题。本文通过切削过程进行深入分析,找出对切削效果造成影响的各个因素,然后建立起切削参数优化模型,并运用MATLAB中的遗传算法对数学模型进行计算仿真,得出最优的数控加工切削参数。