基于改进MEP的表面粗糙度建模及加工工艺参数多目标优化

发布时间：2017-09-02 09:33

  本文关键词：基于改进MEP的表面粗糙度建模及加工工艺参数多目标优化

  更多相关文章： 工艺参数 表面粗糙度建模 多目标优化 自适应多表达式编程 快速非支配排序遗传算法

【摘要】：工艺参数的选择不仅直接关系到加工质量的优劣,对加工效率、机床与刀具的性能及能耗也有显著影响。传统数控切削加工中,主要通过加工手册、工人经验选择工艺参数,往往难以获得理想的效果。虽然也有对工艺参数优化的研究,但常用的优化措施主要通过经验公式进行,缺乏对实际加工过程的物理建模,优化的结果往往与实际值有相当程度的出入。因此,本文围绕数控车削过程的表面粗糙度建模以及工艺参数优化进行了深入的研究。(1)建立基于自适应多表达式编程(IMEP)算法的表面粗糙度模型。阐述了多表达式编程(MEP)算法的基本原理,分析了MEP算法的优缺点,对MEP算法在适应度函数、交叉变异概率自适应、交叉策略、多种群以及并行计算等方面进行改进,提出了自适应多表达式编程(IMEP)算法。算例测试表明IMEP算法在收敛速度、收敛精度、进化效率等方面优于MEP算法。建立了基于IMEP算法的数控车削加工的表面粗糙度模型,建模结果表明]MEP算法能够高效地建立表面粗糙度的高精度显式模型。(2)提出改进的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II-Improve),实现了多目标优化模型的高速、高精求解。针对加工过程多目标优化问题,采用NSGA-II算法的基本原理,改进了交叉算子、变异算子以及实现并行计算,优化了快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)。算例测试表明,NSGA-II-Improve算法在运行效率、求解结果的收敛性和多样性方面优于NSGA-II算法,并且可以求得更大范围的帕雷托解。(3)研究IMEP算法和NSGA-II-Improve算法在实际加工中的应用。通过正交实验获得实际车削加工的表面粗糙度数据,建立了基于IMEP算法的表面粗糙度模型,并且通过方差分析(ANOVA)分析了工艺参数对表面粗糙度的影响。采用NSGA-II-Improve算法对表面粗糙度模型以及能耗模型进行多目标优化,并通过实验对优化后的工艺参数进行验证。结果表明,NSGA-II-Improve算法可以高效的解决工艺参数的多目标优化问题。
【关键词】：工艺参数 表面粗糙度建模 多目标优化 自适应多表达式编程 快速非支配排序遗传算法
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG519.1
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 课题背景11-12
• 1.2 工艺参数优化国内外研究现状12-15
• 1.2.1 单目标工艺参数优化研究现状12-14
• 1.2.2 多目标工艺参数优化研究现状14-15
• 1.3 单目标与多目标工艺参数优化对比分析15-16
• 1.4 论文研究内容与架构16-19
• 1.4.1 论文主要研究内容16-17
• 1.4.2 论文章节架构17-19
• 第2章 表面粗糙度及建模19-25
• 2.1 表面粗糙度概述19-21
• 2.1.1 表面粗糙度形成过程19
• 2.1.2 表面粗糙度评定参数19-20
• 2.1.3 表面粗糙度对零件性能的影响20
• 2.1.4 表面粗糙度的计算方法20-21
• 2.2 减小表面粗糙度的方法21-22
• 2.3 表面粗糙度建模22-25
• 2.3.1 表面粗糙度常用建模方法22-23
• 2.3.2 表面粗糙度建模方法比较23-25
• 第3章 基于IMEP算法的表面粗糙度建模25-49
• 3.1 多表达式编程25-31
• 3.1.1 MEP算法概述25-27
• 3.1.2 遗传算子27-28
• 3.1.3 MEP算法代码复用28-30
• 3.1.4 算法流程30-31
• 3.1.5 MEP优缺点分析31
• 3.2 改进的MEP算法31-35
• 3.2.1 适应度函数的改进31-32
• 3.2.2 交叉变异概率自适应性的改进32-33
• 3.2.3 交叉策略的改进33-34
• 3.2.4 多种群策略及并行计算34
• 3.2.5 改进后的MEP算法流程34-35
• 3.3 算例测试及对比分析35-43
• 3.3.1 算例测试35-42
• 3.3.2 算法对比分析42-43
• 3.4 基于IMEP算法的表面粗糙度建模方法43-44
• 3.4.1 基于IMEP的表面粗糙度建模方法43-44
• 3.4.2 表面粗糙度的IMEP算法设置及评价指标44
• 3.5 建模过程与测试44-49
• 3.5.1 基于IMEP的表面粗糙度建模44-45
• 3.5.2 测试分析45-49
• 第4章 改进的NSGA-Ⅱ多目标优化算法49-69
• 4.1 多目标优化问题概述49-53
• 4.1.1 多目标优化问题数学描述49
• 4.1.2 多目标优化基本概念49-50
• 4.1.3 多目标优化算法50-52
• 4.1.4 常用多目标优化算法对比52-53
• 4.2 带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)53-57
• 4.2.1 快速非支配排序53
• 4.2.2 密度估计53-54
• 4.2.3 拥挤度比较操作符54-55
• 4.2.4 约束处理55
• 4.2.5 NSGA-Ⅱ算法流程55-57
• 4.2.6 NSGA-Ⅱ算法复杂度分析57
• 4.3 NSGA-Ⅱ改进57-62
• 4.3.1 交叉算子的改进57-59
• 4.3.2 变异算子的改进59-61
• 4.3.3 NSGA-Ⅱ算法其他改进措施61-62
• 4.4 改进的NSGA-Ⅱ算法的算例测试62-69
• 4.4.1 测试函数62-63
• 4.4.2 评价指标63-65
• 4.4.3 算例测试及分析65-69
• 第5章 表面粗糙度及能耗的多目标优化69-83
• 5.1 表面粗糙度的实验建模69-75
• 5.1.1 实验设计69-70
• 5.1.2 表面粗糙度实验70-72
• 5.1.3 表面粗糙度的实验建模72-74
• 5.1.4 方差分析与响应曲面分析74-75
• 5.2 多目标优化75-81
• 5.2.1 设计变量75-76
• 5.2.2 约束条件76-77
• 5.2.3 目标函数77-78
• 5.2.4 多目标优化求解78-81
• 5.3 实验验证81-82
• 5.4 总结82-83
• 第6章 总结与展望83-85
• 6.1 总结83-84
• 6.2 展望84-85
• 参考文献85-91

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