数控铣削能耗预测及切削参数多目标优化研究

为了研究数控铣床节能优化问题,首先以316L不锈钢为加工对象,设计了数控铣削实验方案,并进行了实验数据分析;然后以实验数据为样本,运用BP神经网络建立了数控机床能耗预测模型,并利用蜣螂优化算法(DBO)对BP神经网络结构进行优化,建立基于DBO-BP神经网络的数控机床能耗预测模型。通过对比优化前后两模型,选择具有更高的预测精度和稳定性的DBO-BP神经网络模型与以加工成本为目标而建立的铣削参数多目标优化模型,并运用NSGA-Ⅱ对模型求解,得到最优解集,最后运用熵权TOPSIS法对最优解集进行决策,得到最优解。通过对比优化前后比能耗和加工成本,优化后的切削参数使比能耗和加工成本分别下降了33.84%和5%。研究结果表明,优化后的切削参数更加节能和节约加工成本。

面向表面质量的镍基高温合金铣削参数多目标优化研究

针对镍基高温合金材料在铣削过程中存在表面加工质量低的问题,提出一种基于神经网络及NSGA-Ⅱ算法的工艺参数多目标优化方法。采用不同工艺参数进行数控铣削镍基高温合金Inconel 718加工并获取数据集,以表面粗糙度为输出,不同工艺参数组合为输入,利用麻雀搜索算法建立SSA-BP神经网络模型用于预测Inconel 718铣削表面粗糙度;以最大材料去除率、最小表面粗糙度为优化目标,构建NSGA-Ⅱ工艺参数多目标优化主体模型,调用构建好的预测模型作为主体模型的目标函数并优化求解得到Pareto最优解集。使用TOPSIS法对Pareto最优解集进行最优解决策,得出最佳的工艺参数组合。优化结果表明:该方法不仅可用于高温合金材料数控铣削表面粗糙度预测,还可用于工艺参数优化,为进一步提高数控铣削材料加工质量和效率提供参考。

地下轮式内燃铲运机铲斗设计与仿真

针对传统铲斗设计方式复琐的问题,提出了一种逆向设计的新思路。论文以斗容量为4 m^(3)的地下轮式内燃铲运机铲斗为研究对象,进行铲斗设计并运用UG建立铲斗的三维有限元模型。根据铲斗工作时的实际情况,对所设计铲斗的斗体和铲斗刃选择不同的材料和厚度,分析铲斗在铲取工况和转斗时所受的载荷,并进行静态结构有限元仿真和模态分析,得到了整个铲斗装配体的应力、位移分布和各阶模态下的变形量。有限元仿真和模态分析的结果表明:这种逆向设计思路具有可行性,所设计铲斗结构可靠。有限元仿真的结果为进一步研究铲斗的结构优化提供依据;模态分析的结果可以避免铲运机工作机构整体设计时共振发生,也为工作机构动力学仿真奠定基础。