钛合金铣削参数多目标优化及神经网络预测模型建立

为有效降低钛合金TC4铣削过程中的刀具磨损及能耗的同时提升效率，以合力弯矩、加工能耗、加工效率为优化目标开展多目标优化研究。通过单因素试验分析切削参数影响规律，通过响应曲面试验建立径向基神经网络预测模型。最后将预测模型整体引入粒子群算法中进行帕累托前沿求解得到若干组合理的切削参数组合。试验结果表明：神经网络预测模型的预测精度达95%以上；多目标优化模型的优化结果可使钛合金铣削加工过程中的合力弯矩减小28.98%、加工效率提高25.93%、加工能耗减少13.08%，可为钛合金铣削加工切削参数的选择及多个生产目标之间的协调提供有力支持。