钛合金车削过程中基于遗传算法的切削参数多目标优化

发布时间：2019-04-01 14:49

【摘要】：通过正交试验法对钛合金TC4进行了车削试验并对试验数据处理,得到切削温度、表面粗糙度关于切削三要素的多元线性回归方程。以切削速度、进给量和背吃刀量为优化变量,以最低切削温度、最好表面粗糙度、最大材料去除率为目标构建了切削参数的多目标优化模型。利用MATLAB中基于遗传算法的多目标优化函数对优化模型进行求解,得到优化问题的Pareto最优解并加以分析。
[Abstract]:The turning test of titanium alloy TC4 was carried out by orthogonal test and the experimental data were processed. The multiple linear regression equations of cutting temperature and surface roughness on the three factors of cutting were obtained. The multi-objective optimization model of cutting parameters is constructed with the minimum cutting temperature, the best surface roughness and the maximum material removal rate as the objective of the optimization variables such as cutting speed, feed quantity and back-feed amount of the cutter, and the minimum cutting temperature, the best surface roughness and the maximum material removal rate. The optimization model is solved by using the multi-objective optimization function based on genetic algorithm in MATLAB, and the Pareto optimal solution of the optimization problem is obtained and analyzed.
【作者单位】： 天津理工大学;天津市先进机电系统设计与智能控制重点试验室;
【基金】：天津市应用基础与前沿技术研究计划重点项目(15JCZDJC32800)
【分类号】：TG51

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本文编号：2451649