TC4钛合金铣削性能分析及多目标参数优化

如何更好对钛合金材料进行切削加工,以及在保证高切削加工效率,高精度与低切削力的基础上,如何对加工参数进行合理选取一直是钛合金切削加工领域中的一大研究热点。为了探究TC4钛合金的铣削性能与铣削参数优化问题,设计了正交铣削试验方案,分析了铣削参数即背吃刀量,侧吃刀量,主轴转速,进给速度对其铣削力与铣削后表面粗糙度的影响规律。将铣削力,表面粗糙度与材料去除率作为优化目标,建立了多目标优化模型,在Pareto算法的基础上,采用了一种简捷的方法对模型进行求解,并通过试验验证了该方法的可行性。结果显示,对铣削力的影响程度中,背吃刀量影响最大,随后是侧吃刀量与主轴转速,进给速度影响程度最小;对表面粗糙度的影响程度中,进给速度影响最大,其次是侧吃刀量与背吃刀量,主轴转速影响程度最小;Pareto算法所得的参数组通过试验验证,与正交试验组相比,各项指标数值均在较优位置。     

基于响应曲面的低碳制造铣削工艺参数优化

为了对低碳制造铣削工艺的加工参数进行优化,降低碳排放量的同时有效保障产品质量,选取主轴转速、进给速度、铣削深度和铣削宽度作为优化变量,碳排放量、材料去除率和表面粗糙度作为响应性能指标,通过设计中心复合实验,利用Design-Expert软件建立相对应的响应分析模型,并对所建模型进行可靠性验证,研究了工艺参数间的交互作用。结果表明:在主轴转速为999. 98 r/min,进给速度为490. 51 mm/min,铣削深度为0. 30 mm,铣削宽度为49. 99 mm时,响应最优,可见对低碳制造铣削工艺的优化具有一定的参考价值。     

基于粒子群算法的数控加工切削参数优化

以实际生产加工中的经验公式为基础,考虑加工中机床和刀具的实际约束,建立了以进给量和切削速度为变量,以最大生产率和最低生产成本为优化目标的多目标优化模型,并引入协调系数将其转化成单目标优化模型.应用粒子群算法对数学模型进行寻优求解.实例表明经过优化计算得到的切削参数取值比经验值更能满足优化目标,也说明了粒子群算法适用于解决复杂的非线性优化问题.     

基于可靠性的GH4169车削参数优化

为了保证刀具寿命的同时尽可能地提高加工效率,对切削参数进行优化至关重要.因此,建立了车削过程中的刀具磨损模型,可用于预测多种切削条件下任意时刻的刀具磨损量,从而推导出刀具寿命模型.考虑不确定性参数对车削加工的影响,建立了基于可靠性的车削优化模型,并采用序列优化与可靠性评估方法对优化模型进行求解以获得最优切削参数.最后,通过实例验证了该方法在高温镍基合金GH4169车削参数优化中的优势和可行性.     

基于近似模型的机床铣削质量稳健性优化设计

在铣削加工优化设计过程中，设计变量的不确定性通常被忽略，这容易导致优化解违反优化设计约束条件.为此，本文基于近似模型方法，开展铣削参数的多目标稳健性优化设计研究.在该优化设计方法中，采用多项式响应面模型和径向基函数模型近似模拟铣削过程最大铣削力、铣削后工件表面粗糙度两目标函数与铣削线速度、每齿进给量两设计变量之间的隐式关系，采用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法结合蒙特卡洛模拟方法对比分析了针对铣削参数的常规确定性优化以及考虑设计变量波动的稳健性优化.结果表明：稳健性优化后的铣削参数有效地降低了铣削加工过程中的铣削力，提高了加工后工件表面质量，同时优化解具有较高的可靠性.     

基于改进PSO的高分子材料降解模型参数优化

为提高可降解高分子材料降解模型仿真的准确程度,结合高分子材料降解的实际原则和所要考虑的各种因素,建立了适合优化的参数优化模型,并将粒子群优化算法(PSO)用于模型的求解.针对标准粒子群算法存在的一些不足,提出了一种改进的粒子群优化算法来求解最优值,改进的算法引入了动态自适应惯性权重和异步时变学习因子.采用5个标准测试函数对改进的粒子群算法进行了测试,并将算法应用于参数优化模型的求解.测试与试验结果表明:新算法有效地避免了过早陷入局部最优,提高了收敛速度和收敛精度,并且采用优化所得参数显著地提高了高分子材料降解模型仿真的精准度,有利于揭示降解机理的科学意义和指导实际医用器件的设计与生产.     

基于主轴系统动态行为的高速铣削工艺参数优化

提出了一种基于主轴系统动态行为的高速铣削工艺参数优化方法.基于主轴系统动态行为,以无颤振状态下随转速变化的极限切削深度最大及生产率最大为综合优化目标函数,构建集成主轴系统动态行为与工艺参数交互影响特性的优化模型,运用人工蜂群算法对铣削工艺参数进行优化计算,得到无颤振状态下生产率最大的最优铣削工艺参数组合方案.实例及试验结果表明,采用基于主轴系统动态行为的高速铣削工艺参数优化方法可以获得最优铣削工艺参数,该参数在实际切削时不会发生颤振.     

受时间、空间约束VRP问题蚁群优化模型及算法的研究

蚁群算法求解组合优化问题是当今智能优化算法的发展方向之一.通过对M.Dorigo提出的传统蚁群优化元启发模型改进,提出了多参数约束蚁群优化元启发式模型.该模型将所有优化约束条件映射为影响人工蚂蚁搜索行为的诱导素;模型中的人工蚂蚁智能行为简单,只根据信息素和诱导素在求解空间中进行搜索,而不进行复杂的运算;该模型减少了人工蚂蚁的求解搜索空间.并通过受时间、空间约束问题VRP(Vehicle Routing Problem)验证了本文提出模型算法较传统蚁群算法简单、收敛性快.     

面向分馏塔操作参数优化的带禁忌表并行粒子群优化算法

多元分馏塔操作优化需要反复求解其机理模型中的高维耦合非线性方程组,计算十分耗时.针对此昂贵优化问题,提出了一种带禁忌表的并行粒子群优化(parallel particle swarm optimization,PPSO)算法.以分馏过程机理知识初始化操作参数的禁忌表,再根据已测试候选参数的优化性能动态更新该禁忌表,实现对每次迭代产生的候选解初选,减少禁忌解的计算;接着,以MapReduce的任务分发思想构建算法的并行处理框架,设计任务预分配策略减少通信成本,提高计算效率;最后在子系统中通过对无法求解粒子与不合格粒子的剔除,筛选出原约束优化问题的等价解,进一步减小计算开销.以实际操作优化问题验证了所提算法的有效性,结果表明该算法能够更快地找到分馏系统操作参数的最优设定值.     

金属切削条件的优化算法研究

目前使用的切削条件优化算法,几乎直接引用优化理论中的通用性算法,而这些算法反映切削加工模型的特点不够。本文从切削加工模型特点分析出发,运用优化理论建立了适合车削条件优化的SP法以及适合铣削条件优化的MS法。研究结果表明:在平均计算时间、加工成本方面,所建的SP法及MS法优于传统的查表法及一些典型的优化法。     

铣削用量的遗传算法优化设计

针对数控铣削加工过程,建立了以最大生产率为目标函数,以机床、刀具、工艺等因素限制为约束条件的铣削用量优化数学模型.运用遗传算法,结合铣削实例,对铣削用量进行了优化.结果表明,铣削用量参数优化后的加工时间明显优于经验铣削参数下的加工时间.     

基于模糊的端铣加工参数多目标优化模型

分析了端铣加工参数传统优化模型的缺陷,引入模糊数学方法描述具有模糊性的经验参数、经验约束以及目标函数,建立了端铣加工参数的多目标模糊优化模型。根据模糊集合原理将模糊模型转化为一个传统的单目标非模糊优化问题,从而可采用任一非线性规划求解器进行求解,由于考虑了实际加工中多种模糊因素的影响,模糊优化模型更符合生产实际。算例表明,模糊优化解具有优越性。     

TC4钛合金高速铣削参数的模糊正交优化

为了充分考虑切削加工参数优化中的不确定性问题，该文提出了一种适用于TCA钛合金高速铣削参数优化的“非确定性的”模型，即模糊正交优化模型。该模型以切削力恒定和较高的金属去除率的模糊综合值作为目标函数，找出了最佳切削用量。实验和仿真表明：该模型得到的最佳切削用量与实验的分析结果和生产现场的经验分析结果一致性好。该模型实用性强、精度高、易于编程，对于指导实际生产、实现智能加工具有重要意义。     

优化模型可视化识别简单算法

针对优化模型求解方法中遇到的问题,采用层序设计的方法,提出一个简单模型识别算法,用于优化模型的可视化识别,从而改变了求解时不断修改程序或更改数据的程序-数据的传统模式.设计优化模型文本识别算法的根本目的,就是解决信息系统项目中决策模型的嵌入和管理问题.从特点上看,该算法简单、可靠、且容易实现.在实际应用中可方便地将该算法转化为实际的程序模块(如C语言、数据库语言等).同时该算法也可以独立应用于优化模型的计算或相关课程的教学实践中.     

基于MATLAB的高速铣削力仿真对加工参数的选择分析及系统实现

针对高速铣削加工中工件和机床的偏移使得切削力分布对工件尺寸精度有较大影响的现状,基于目前较为成熟的切屑厚度尺寸效应和有效前角影响的高速动态铣削力模型理论,利用MATLAB函数对铣削力进行预测仿真,研究结果表明在铣削过程中铣削力分布对工件已加工部分的尺寸精度有重要影响;通过改变铣削加工参数对铣削力进行仿真研究,从而选择出合理的铣削加工参数,提高加工效率;利用数据库函数建立起高速铣削力仿真系统,为数控加工工艺参数的选择和优化提供一个有效的工具。     

高速铣削AlMn1Cu表面粗糙度变化规律及铣削参数优化研究

为了提高防锈铝合金加工质量和效率,通过对防锈铝合金ALMn1Cu进行系统的高速铣削加工试验,该文研究了切削参数对表面粗糙度的影响。根据析因试验的方差分析结果得到了切削参数中影响表面粗糙度的显著性影响因素,并采用最小二乘回归法建立了基于切削参数的表面粗糙度预测模型。在预测模型的基础上建立了以最大加工过效率为优化目标的切削参数优化模型,运用遗传优化算法对切削参数进行了优化计算,得到了不同表面粗糙度技术要求下较优的切削参数组合。应用优化结果对某新型雷达上功能件进行了加工实验,将加工效率提高了近两倍。     

不确定性优化方法在船型优化设计中的应用

为了使非高精度的近似模型在船型优化中发挥最大效用,引入不确定性优化方法,采用区间数描述反向传播(BP)神经网络构建的兴波阻力系数近似模型的不确定性,基于主尺度与船型系数联合组成的设计空间构建了最小总阻力的优化模型.采用双层嵌套优化体系,外层采用加入学习因子改进策略的粒子群算法对引入罚函数的总阻力目标函数进行优化,内层采用改进的快速模拟退火算法针对近似模型的不确定域求解目标函数区间.算例表明了不确定性优化体系的优越性与两种优化算法的适用性.     

基于粒子群算法的井眼轨迹优化研究

为了更优更快地对石油工程中的井眼轨迹进行优化,进行了基于改进粒子群优化(PSO)算法的井眼轨迹优化研究.通过对造斜率归一化,推导出目标函数表达式,将问题归结到对式中参数优化问题上来.引入PSO算法,在保持了PSO算法结构简单可行特点的同时,利用惩罚函数方法和叉乘控制项,对基本PSO算法易限入局部极小点周边区域的局限进行了改进.该井眼轨迹模型和相应算法提高了井眼轨迹优化速度.通过对钻井工程中轨迹参数的优化实践,验证了本算法优于基本的PSO算法,较好地实现了对井眼轨迹的优化.     

混合候鸟迁徙优化算法求解柔性作业车间调度问题

将基本候鸟迁徙优化(Migrating birds optimization, MBO)算法与变邻域搜索策略相结合,提出了一种混合候鸟迁徙优化(Hybrid migrating birds optimization, HMBO)算法求解以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度问题(Flexible job shop scheduling problem, FJSP).首先,给出了两段式编码/解码方式.为了保证初始解的质量和多样性,设计了一种两阶段种群初始化方法;其次,引入了一种个体重置机制,以避免算法陷入局部最优解.根据FJSP问题的特点,采用3种邻域结构用于构造个体邻域解,并以此为基础设计了一种变邻域搜索算法,增强算法的局部搜索能力.最后,通过基准算例测试了算法的性能,实验数据验证了本文算法在求解FJSP问题方面的有效性.     

基于粒子群优化算法的神经网络钻削参数优化

神经网络模型能有效模拟非线性输入输出关系,但其常规训练算法为BP或其它梯度算法,导致训练时间较长且易陷入局部极小点,本文探讨用粒子群优化算法训练神经网络,并应用到钻削加工参数优化中,试验表明粒子群优化算法训练的神经网络不仅收敛速度明显加快,而且其预报精度也得到了较大的提高。