基于遗传算法的超精密切削表面粗糙度预测模型参数辨识及切削用量优化

建立易于分析各切削用量对粗糙度影响关系的表面粗糙度预测模型和最优的切削用量组合,是超精密切削加工技术的不断发展的需要。针对最小二乘法和传统优化方法的不足,提出了将遗传算法用于超精密切削表面粗糙度预测模型的参数辨识,并用于求解最优切削用量,给出了金刚石刀具超精密切削铝合金的表面粗糙度预测数学模型和切削用量优化结果,进行了遗传算法和常规优化算法的比较,结果表明遗传算法较最小二乘法和传统的优化方法更适合于粗糙度预测模型的参数辨识及保证切削用量的最优。     

切削用量的优化设计

以滚齿加工为例 ,在笔者开发的CAPP系统中建立切削用量的优化模块 ,采用混合离散变量优化方法 (MDOD)对数学模型进行求解 ,较好地解决了合理选择切削用量的问题     

CNC加工中心刀具的选择与切削用量的确定

通过分析刀具的选择与切削用量的确定,使CNC加工中心编程者有更明确的参考值,合理使用刀具与切削用量,提高生产效率.     

传统切削用量优化方法在现代加工中的局限

传统切削用量优化方法通常以最高生产率、最低生产成本、最高利润率为优化目标,通过求解目标函数取得优化切削用量。但在自动化程度较高以及大量使用难加工材料的现代加工领域,该优化方法时常出现一些问题。本文针对在现代加工中应用传统切削用量优化方法所存在的问题进行分析。     

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。     

面向绿色制造的切削用量优化选择研究

在绿色制造中,切削用量的合理选择是关键因素,是提高产品绿色性能的有效手段。传统的切削用量选择往往依靠工人经验、切削试验或是查阅手册,这显然不符合绿色制造的要求。针对面向绿色制造的切削用量选择问题,本文综合考虑了加工时间(T)、生产成本(C)、资源消耗(R)、环境影响(E)四大目标,建立和分析了切削用量选择的决策模型和选择模型。采取模糊层次分析法和灰色关联分析法相结合对模型进行求解,同时以阶梯轴在加工过程中的切削用量选择为例,说明该优化模型的可行性。     

用线性规划法 优化切削用量

阐述了线性规划的基本原理和方法,并将其用于切削用量的优化。以往切削用量的选择,往往是凭操作者的经验和一些统计数据来确定,影响着生产率的进一步提高、产品质量的改善和生产成本的降低。本文以影响切削用量的主要因素,如刀具耐用度、工艺系统刚度、刀具热变形、现有机床运动参数、加工表面粗糙度等为约束条件,以基本时间表示的加工生产率为优化的目标函数,建立起切削用量优化的线性规划模型,借以探索切削用量的优化问题,并举出了切削用量优化的实例。     

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。     

机械加工中"切削用量的优化"方法探析

阐述优化选择切削用量的重要意义，并说明应用最优切削温度和最优化技术确定最优切削用量较为科学的方法。     

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。