基于碳效益的数控车削切削参数优化研究

发布时间：2020-10-12 17:59

　　 随着全球气候变暖和能源资源的不断消耗,各国政府和学术界逐渐意识到节约资源、保护环境的重要性,并且开始探索节能低碳的可持续发展模式,如何降低制造过程能源消耗和温室气体排放是工业企业面临的重要问题。因此,对制造过程的低碳优化是实现制造过程低碳化的重要环节,也是实现低碳制造的重要研究内容。车削加工作为重要的金属切削加工方法,对其加工过程的碳排放量化及低碳优化有着重要的意义。本文对数控车削加工系统的碳排放特性进行了研究与分析,并建立了其碳排放评估函数,结合车削成本函数,构建了基于碳效益的数控车削切削参数优化模型,并应用遗传算法对其进行求解,最终通过实验验证了该模型的有效性,同时开发了数控车削切削参数低碳优化系统人机界面,为数控车床的低碳优化提供了技术支持。首先对数控车削加工系统的碳排放碳源特性进行研究分析,将数控车削加工系统的碳排放分为切削碳排放和辅助碳排放。针对切削碳排放,辨析出了数控车削加工系统的各个主要耗能子系统,并基于此建立起相应的碳排放评估函数。针对辅助碳排放,在分析了数控车削加工系统所需的各个辅助系统特点的基础上,建立起了相应的碳排放评估函数。最终构建出了整个数控车床系统的碳排放评估函数。结合影响数控车削加工碳排放的各个因素,以数控车削机床主运动系统碳排放作为其切削碳排放主要计算依据,对数控车削加工系统碳排放评估函数进行了进一步详解,构建了实际的数控车削加工过程的碳排放数学模型,结合车削制造加工过程的成本计算模型,提出了碳效益(Carbon Efficiency,CE)评价指标,该指标综合考虑了碳排放及成本对切削参数的影响,以该指标作为数控车削参数低碳优化目标,以机床主轴转速、进给量和切削深度为优化变量,以机床特性约束、零件加工要求约束等作为约束条件,建立了面向碳效益的数控车削机床加工参数低碳优化模型。针对所构建的数控车削切削加工参数低碳优化模型,采用遗传算法对其进行求解,通过实验对比优化前后的切削参数,结果表明优化后的参数使车床的碳排放和加工成本均有所降低,验证了模型的有效性。最后,结合上述研究成果,使用Visual Basic 6.0软件开发了面向碳效益的数控车削切削参数优化人机交互界面,为车削参数的选取提供了技术支持。
【学位单位】：贵州大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TG519.1
【部分图文】：

图 1.1 能源消费情况Fig.1.1 The situation of energy consumption机械加工业作为制造业的基础行业，为制造业的其他部门提供装备基础，是整个国民经济的物质基础，也是整个制造业资源消耗与碳排放的主要源头。因此，积极推进机械制造业的低碳化进程，是在应对全球气候变暖的新形势下，我国机械制造领域发展的新趋势、新挑战。在推进我国机械工业低碳化进程中，亟需相关的基础理论及先进技术的支撑。碳排放是度量机加工过程资源消耗的统一标准，把碳排放数据作为产品开发和生产优化过程中的一项技术数据，并与 CAD/CAM/CAPP 等计算机辅助系统相结合以支持产品低碳化开发，是实现制造业低碳化的发展趋势之一。资源消耗行为将直接决定整个机加工制造过程的碳排放特性，2009 年 9 月，第 26 届国际制造会议在爱尔兰都柏林大学召开，大会把“能源效率与低碳制造”作为会议的主题并提出“为了确保制造业创新与发展，必须准确评价制造过程与系统的能量消耗状况”[5]。因此，如何理解、识别整个制造生产过程全工艺碳排放状况、机理以及揭示制造加工系统及过程碳排放特性，碳源分布及流量、碳排放全过程变化规律，是当前迫切需要解决的一个研究问题。

图 4.2 遗传算法工具Fig.4.2 Genetic algorithm tools为了使用遗传算法工具箱，必须首先将想要优化的目标函数编写一个 MATLA可识别的 M 文件，即适应度函数，将本文的优化目标函数编写成 M 文件后，还需按照 MATLAB 软件的要求，在其指定的路径的目录中保存好该文件。然后进入遗传算法的 GUI 界面，输入适应度函数、优化变量个数、边界条件等参数，点击“start”按钮，算法即开始运算，并在图中所示的窗格中显示运算结果。4.3 模型验证与分析4.3.1 模型参数设置为了验证优化模型的有效性，拟采用重庆第二机床厂的 C2-6136HK 型数控车床车削加工材质为钛合金（TC4）的棒料，通过测量优化前后所对应的切削力值，通过式（3.7）可求得其切削加工功率大小，进而根据实际切削时间和电能碳排放因子求出实际切削碳排放大小，与优化结果中的切削碳排放进行对比分析说明该模型的有效

图 4.3 算法收敛图Fig4.3 The algorithm convergence graph通过遗传算法优化后得出的结果如表 4.3 所示：表 4.3 优化结果Tab.4.3 The optimization results机床转速/(r/min) 进给量/(mm/r) 背吃刀量/mm 碳排放/g 成本/元637.654 0.257 0.8352.5 5.5812699.114 0.143 0.4表 4.3 中，总的碳排放为 352.5g（其中切削碳排放为 331.7g）。优化后的碳排放工成本均有明显降低，其中碳排放比经验结果降低了 12.42%，加工成本比经验降低了约 20%。优化结果实验验证
【参考文献】

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2 刘志杰;刘晓龙;林成新;孙德平;;车削刀具几何参数低碳优化建模与求解[J];计算机集成制造系统;2015年11期

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4 李聪波;崔龙国;刘飞;李丽;;面向高效低碳的数控加工参数多目标优化模型[J];机械工程学报;2013年09期

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本文编号：2838088