线切割加工中多目标优化算法的应用

发布时间：2018-02-26 19:35

  本文关键词： 慢走丝线切割 支持向量机回归 粒子群优化算法 多目标优化　出处：《机械科学与技术》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了解决慢走丝线切割加工中难以同时获得较快加工速度和较优表面质量的问题,从其加工参数与加工指标之间的高度非线性关系入手;选取水压(WP)、脉冲时间(T_(on))、脉冲间隔(T_(off))、电极丝张力(WT)、丝速(WS)和伺服参考电压(SV)作为优化参数,以表面粗糙度(Ra)、材料去除率(MRR)作为优化指标,设计正交实验;创新运用支持向量机回归(SVMR)结合粒子群优化算法(PSO)建立其多目标预测优化模型,得到最优加工参数;实验结果表明,所建立的多目标预测优化模型预测精度高、优化效果显著。
[Abstract]:In order to solve the problem that it is difficult to obtain faster machining speed and better surface quality simultaneously in slow walking wire cutting, the highly nonlinear relationship between machining parameters and machining index is discussed. Water pressure, pulse time, pulse interval, wire tension, wire speed gauge (WSW) and servo reference voltage (SVV) were selected as optimization parameters, surface roughness and material removal rate (MRR) were taken as optimization index, and orthogonal experiments were designed. Support vector machine regression vector machine (SVMR) combined with particle swarm optimization (PSO) is used to establish its multi-objective predictive optimization model to obtain the optimal machining parameters. The experimental results show that the proposed multi-objective predictive optimization model has high prediction accuracy and remarkable optimization effect.
【作者单位】： 华中科技大学机械科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51175207)资助
【分类号】：TG48;TP18

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本文编号：1539404