高速干切滚齿工艺参数的多目标优化与决策方法

为降低高速干切滚齿加工能耗、提高滚齿加工质量,提出一种基于改进多目标灰狼优化(MOGWO)算法和逼近理想解排序法(TOPSIS)的高速干切滚齿工艺参数多目标优化与决策方法。分析了滚齿工艺参数,将切削参数和滚刀参数作为优化变量,构建了面向最小加工能耗和最优加工质量的多目标优化模型,采用改进MOGWO算法对所建的模型进行迭代寻优,利用TOPSIS对优化的工艺参数解进行多属性决策。实验结果验证了所提方法的有效性。

高速干切滚齿机床能耗分布特性及其预测模型

针对高速干切滚齿机床的能耗优化问题,对变工艺参数下的机床能耗分布特性及其预测模型进行了研究。首先,以机床能耗元件为研究对象,建立了高速干切滚齿机床功率模型;然后,基于机床电路分布原理,通过滚齿实验对所建模型进行了分析验证,揭示了变工艺参数与机床不同部位的功率和能耗之间的关系;最后,构建了高速干切滚齿机床能耗预测模型。

基于GABP和改进NSGA-Ⅱ的高速干切滚齿工艺参数多目标优化决策

针对高速干切滚齿过程中的工艺参数优化决策问题,提出一种基于加工工艺样本预测和多目标遗传优化算法的工艺参数优化决策方法。基于实际加工工艺样本集,以改进的多目标遗传算法(improved NSGA-Ⅱ)为主体模型,以最大刀具寿命、最小加工能耗为优化目标,以加工质量、加工时间为约束条件,利用遗传反向传播算法(GABP)神经网络建立关于加工优化目标的预测模型,将其作为多目标优化模型的适应度函数;通过DBSCAN算法获取待优化滚齿工艺问题的相似样本集,建立多目标优化问题输入区间;构建面向待优化滚齿工艺问题的多目标优化模型,迭代搜索最优工艺参数集。