基于多目标遗传算法的电火花电参数优化研究

发布时间：2017-08-10 10:02

  本文关键词：基于多目标遗传算法的电火花电参数优化研究

  更多相关文章： 电火花 多目标优化 NSGA-II Matlab

【摘要】：随着加工制造日趋精密化和微型化,微小孔加工逐渐引起人们的重视。作为微小孔加工的重要方式之一,电火花微小孔加工技术因其非接触加工和可加工特殊硬度金属的特性,越来越受到学术界和工业界的关注,被广泛应用于机械、航空航天、电子、仪器、模具制造业等众多领域。但由于微细电火花加工具有放电面积小、单个放电脉冲能量小、电蚀坑小的特点,容易造成加工表面质量不佳、加工效率低、电极损耗难以精确控制等问题,严重制约了它的应用和发展。因此如何优化加工参数,提高微小孔加工的加工质量、加工速度以及降低电极损耗率的就成为了人们关注的问题。本文分析讨论了微小孔加工电参数对表面质量、加工速度以及电极损耗率的影响。分析表明,脉冲宽度、脉冲间隔和峰值电流等脉冲电源参数直接影响了这些工艺指标。通过对这些脉冲电源参数进行优化,可以保证表面粗糙度的情况下得到更快的加工速度和更少的电极损耗。本文以提高工艺指标为研究方向,采用带模糊区间规划的NSGA-II算法对加工电参数进行优化。首先,根据现有的电火花放电数据,利用神经网络算法建立了电火花放电参数模型,并验证测试模型精确度。其次,利用带模糊区间规划的NSGA-II算法对电火花加工参数进行数据优化,得到更好的脉冲参数输入变量。同时为了证明该算法优越性,本文分别利用两种算法进行仿真对比试验,来对该算法进行进一步的验证。本文编写相关算法程序,并将该算法与常规模糊控制优化算法进行对比验证。结果表明,利用带模糊区间规划的NSGA-II算法优化后加工参数,不但能够得到优良的表面加工质量,而且能得到相对更优秀的加工速度和电极损耗率。该研究为今后电火花放电脉冲参数设置提供了理论和实际应用的参考。
【关键词】：电火花 多目标优化 NSGA-II Matlab
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG661
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-11
• 1.1 微小孔电火花加工技术概述7-8
• 1.2 微小孔电火花加工的发展8-9
• 1.2.1 微小孔电火花加工发展历史与现状8
• 1.2.2 微小孔电火花加工国内外的差距8-9
• 1.3 微小孔电火花加工技术要点9
• 1.4 选题依据与创新性9-10
• 1.5 研究主要内容10-11
• 第二章 电火花放电机理及控制策略分析11-23
• 2.1 放电腐蚀模型11-13
• 2.1.1 放电介质击穿和通道形成11-12
• 2.1.2 放电通道物理反应和放电热蚀12-13
• 2.1.3 电蚀物抛出和转移13
• 2.1.4 极间介质消电离13
• 2.2 影响加工目标的重要因素13-18
• 2.2.1 影响加工速度的重要因素14-15
• 2.2.2 影响工件表面粗糙度的重要因素15-16
• 2.2.3 影响加工电极蚀除率的重要因素16-18
• 2.3 电火花加工控制系统及检测系统18-21
• 2.3.1 电火花加工控制系统分析18
• 2.3.2 电火花放电检测系统分析18-21
• 2.4 脉冲电源控制策略分析21-22
• 2.5 本章小结22-23
• 第三章 基于BP神经网络建立参数模型23-31
• 3.1 神经网络简介23-24
• 3.2 建立并测试BP神经网络24-30
• 3.2.1 神经网络模型的建立24-29
• 3.2.2 神经网络模型的测试29-30
• 3.3 本章小结30-31
• 第四章 基于快速非支配排序遗传算法的多目标优化31-53
• 4.1 基于模糊算法的优化区间规划31-36
• 4.1.1 模糊控制技术原理31-32
• 4.1.2 模糊控制器结构32-34
• 4.1.3 模糊规则及模糊推理34-35
• 4.1.4 解模糊优化区间35-36
• 4.2 常见多目标优化方法36-37
• 4.3 基于快速非支配排序的遗传算法37-42
• 4.3.1 个体编码与解码38-39
• 4.3.2 快速非支配排序39-40
• 4.3.3 拥挤度计算40-41
• 4.3.4 择优选择41
• 4.3.5 交叉和变异41
• 4.3.6 精英策略41-42
• 4.4 NSGA-II算法的实现和NPGM工具箱简介42-44
• 4.4.1 指定优化模型42-44
• 4.4.2 目标函数模型44
• 4.5 结果及分析44-47
• 4.6 验证及讨论47-52
• 4.7 本章小结52-53
• 第五章 结论与展望53-55
• 5.1 结论53
• 5.2 展望53-55
• 致谢55-56
• 参考文献56-59
• 附录59-63
• 作者简介63
• 攻读硕士学位期间研究成果63

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本文编号：650080