采用黑洞-连续蚁群算法的数控车床切削参数优化

为实现数控车床加工能效和加工质量的多目标优化,提出了一种对车削参数进行优化的黑洞-连续蚁群优化算法ACOR(Black hole-continuous ant colony optimization algorithm)。首先,以最低切削比能和最小表面粗糙度为优化目标,建立了数控车床材料切削阶段的多目标优化模型;其次,引入黑洞算法对连续蚁群算法进行改进,构建了适用于多目标优化的黑洞-连续蚁群算法;最后,利用黑洞-连续蚁群算法对数控车床切削阶段的切削参数进行了寻优,并将优化结果与其它优化算法进行对比分析。分析结果表明,黑洞-连续蚁群算法不仅具有良好的全局搜索能力,寻优能力也较其它算法有所提升,能够为制造业提高生产能效和加工质量提供新的解决思路。