基于近似模型和遗传算法的等离子喷焊工艺参数多目标优化

为了对等离子喷焊工艺参数进行优化,提高喷焊层的质量,通过径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络近似模型和非支配排序遗传算法(non dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)遗传算法相结合的方法,对等离子喷焊试验数据,基于MATLAB平台进行训练,以此来构建显微硬度、磨损量和稀释率的近似模型,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对模型进行下一步的多目标优化,最终得到帕累托最优解集,研究了工艺参数间的交互作用.结果表明:利用RBF-NSGA-Ⅱ遗传算法比响应面法能更显著地提高喷焊层质量.可见对等离子喷焊工艺的优化具有一定的参考价值.     

基于数字孪生的物流配送调度优化

为了实现对物流配送过程的远程运维,达到真正的物流配送实时状态透明化,提出基于数字孪生(digital twins,DT)的物流配送调度系统.基于数字孪生基本概念,构建了物流配送数字孪生五维结构模型及数字孪生驱动下的物流配送系统整体框架.考虑到实际配送中物资常常无法按时送达,建立带有软时间窗的数学模型,并设计相应的算法内核对数学模型进行求解.最后,结合实例利用Plant Simulation仿真软件建立与现实物流配送完全映射的3D模型,借助配送过程实时数据,实现对物理空间的精确模拟和优化仿真.通过与传统物流配送优化仿真方法对比,验证了基于数字孪生的物流配送调度优化方法能够有效解决配送过程中由车况或路况出现的扰动所带来的影响,实现更优的物流配送.     

油膜附水滴润滑技术下进给量和进给速度对车削不锈钢的影响

使用油膜附水滴切削液(oil-on-water,OoW)对不锈钢进行连续切削试验。研究不同进给量和进给速度下,工件表面粗糙度和刀具寿命变化规律。对试验数据进行回归分析,建立有关刀具寿命和工件表面粗糙度的经验公式。根据所得到的经验公式针对刀具寿命进行优化。试验结果表明,刀具寿命随着进给量和进给速度的增大而减小,表面粗糙度随着进给量的增大而增大,随着进给速度的增大而减小。     

基于油膜附水滴切削液的车削加工性能的优化

将低硬度材料(不锈钢)和高硬度材料(轴承钢)作为实验材料进行车削,通过在3种不同加工方式下(油膜附水滴切削液、乳化液、干切削)的切削对比,观察切削力、粗糙度变化规律。实验结果表明油膜附水滴切削液(Oil-on-Water)能有效地降低在切削过程中的切削力;而且在运用OoW切削液加工高硬度材料的时候工件表面质量有明显提高。但是在切削硬度低材料时OoW加工表面质量比干切削要差。为了提高硬度较低材料OoW切削加工表面质量,采用二阶曲面响应法,针对粗糙度受进给量、进给速度、吃刀量影响的问题进行建模和分析。     

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。