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。