基于粒子群算法的超声滚挤压工艺参数多目标优化

为提高薄壁轴承套圈表层性能，延长其使用寿命，以42CrMo材料为研究对象，基于4因素5水平正交试验，采用逐步回归法分别建立表面粗糙度、表层残余应力和加工硬化程度预测模型。为获取较优的42CrMo材料表层性能，运用粒子群算法对工艺参数进行多目标优化，并对优化模型进行试验验证。结果表明，迭代次数为200次的优化效果最好，优化后的42CrMo材料超声滚挤压加工表面粗糙度、加工硬化程度和残余应力的试验值和计算值的最大相对误差均控制在10%以内，所建立的多目标优化模型具有较高的精度和应用价值，可实现对超声滚挤压工艺参数的优化，用于指导实际生产加工。