基于MLR-NSGA-Ⅱ的曲轴内铣参数优化与变形控制研究

因铣削参数的非科学选择,曲轴连杆轴颈的内铣加工会出现铣削温度高和铣削力大的情况,导致加工变形。为有效预防零件加工变形,开发基于多元线性回归方程(MLR)的多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)铣削参数优选模型。在曲轴铣削仿真的基础上,应用试验设计分别构建铣削参数与铣削温度、铣削力的多元线性回归方程;基于NSGA-Ⅱ算法,以铣削参数为优化设计变量,将铣削温度和铣削力的回归方程作为优化函数,优选加工参数以降低铣削过程中的温度和铣削力。研究表明,MLR-NSGA-Ⅱ铣削参数优选模型可以降低铣削温度和铣削力,且优化结果与仿真结果的误差保持在10%以内,可有效控制加工变形。