面向服务的绿色高效铣削优化方法研究

发布时间：2019-11-21 13:58

【摘要】：绿色高效是对现代制造业提出的迫切要求,制造服务的理念指明制造业转型升级的重要方向。以数控铣削加工为例,从一个层面研究了以面向服务为核心的绿色高效数控多次进给铣削加工参数优化问题,建立了满足高速铣削稳定性要求,以铣削过程利润与铣削碳排放量为目标的优化模型,应用自适应粒子群算法对模型寻优求解,并与数控切削参数数据库实现信息共享,通过铝合金高速铣削参数优化实例进行了模型验证,表明该寻优模型的泛化能力满足网络环境下复杂制造过程的服务增值需求。最后分析比较了不同优化变量对目标函数的影响趋势并定量计算了目标函数对优化变量的灵敏度值,为服务于企业的绿色高效铣削加工参数选择和工艺制定奠定了理论基础。
【图文】：

n为主轴转速，alim为临界切削厚度；wc为颤振发生频率；N为刀齿数。机床主轴转速以及铣削厚度应满足下式minmaxminlimnnnaaa(22)(5)多次进给次数k约束。假定铣削总背吃刀量为ap，铣削进给精加工的厚度apf，铣削半精加工厚度aps，铣削粗加工厚度apr。当()ppfpraaa为整数时[()]10ppfprpsKaaaa(23)当()ppfpraaa为非整数时[()]2(2)ppfprpsppfprKaaaaaaka(24)综上分析，面向服务的绿色高效数控多次进给铣削参数优化过程如图1所示。图1面向服务的绿色高效数控多次进给铣削参数优化过程

。(2)初始粒子适应度值寻找个体最优解和全局最优解，并记录粒子的位置，全局最优解粒子为非劣解集中随机选取的粒子，利用自适应权重因子，更新粒子群，建立新的非劣解集。(3)迭代寻优，在高速铣削约束条件下，根据新粒子和当前最优粒子之间的支配关系，更新个体最优粒子，当两个粒子存在支配粒子时，选择支配粒子，否则随机选取粒子为个体最优解，更新粒子群，更新非劣解集，再次根据支配关系筛选出新的非劣解，得到最优个体适应度值。基于自适应粒子群算法求解绿色高效数控多次进给铣削参数优化模型的计算流程如图2所示。图2自适应粒子群算法求解流程3绿色高效铣削参数优化计算实例3.1基本参数设置验证铣削参数优化模型有效性，在某企业卧式加工中心(图3)铣削长度为1000mm、总铣削厚度为50mm的铝合金(牌号2024)，，使用硬质合金镶齿刀，按照绿色高效铣削要求进行多次进给铣削参数优化，最后将优化参数与原有经验参数比较分析并得出结

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2564032