基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化 |
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引用本文: | 田颖,王文豪,杨利明,邵文婷.基于刀具磨损状态识别的加工参数多目标优化[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版),2022(2):166-173. |
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作者姓名: | 田颖 王文豪 杨利明 邵文婷 |
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作者单位: | 天津大学机械工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(51975407)~~; |
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摘 要: | 在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5%,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线...
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关 键 词: | 加工参数 多目标优化 刀具磨损 主轴功率 刀具剩余使用寿命 |
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