机床与液压
機床與液壓
궤상여액압
MACHINE TOOL & HYDRAULICS
2013年
21期
47-52
,共6页
单位生产成本%非支配排序最优保留遗传算法%多工序车削
單位生產成本%非支配排序最優保留遺傳算法%多工序車削
단위생산성본%비지배배서최우보류유전산법%다공서차삭
Unit production cost%Optimum remains non-dominated sorting genetic algorithm (ORNSGA )%Multi-pass turning machining
切削参数优化对于加工质量、生产效率、加工成本、利润具有非常重要的意义。提出一种新算法即非支配排序最优保留遗传算法(ORNSGA),并应用于有约束条件的多工序车削模型优化。加工实例结果表明:与混合人工蜂群算法(HABC)、差分进化受体编辑算法(DERE)、粒子群受体编辑算法(PSRE)、混合搜索算法(HTHS)、混合鲁棒遗传算法(HRGA)及模拟退火算法(SA/PA)比较,用非支配排序最优保留遗传算法得到了最低的单位生产成本,不仅节约了生产成本,而且很好地解决了切削参数优化问题,如数控车削中的粗车进给量、粗车切削速度及精车进给量、精车切削速度。
切削參數優化對于加工質量、生產效率、加工成本、利潤具有非常重要的意義。提齣一種新算法即非支配排序最優保留遺傳算法(ORNSGA),併應用于有約束條件的多工序車削模型優化。加工實例結果錶明:與混閤人工蜂群算法(HABC)、差分進化受體編輯算法(DERE)、粒子群受體編輯算法(PSRE)、混閤搜索算法(HTHS)、混閤魯棒遺傳算法(HRGA)及模擬退火算法(SA/PA)比較,用非支配排序最優保留遺傳算法得到瞭最低的單位生產成本,不僅節約瞭生產成本,而且很好地解決瞭切削參數優化問題,如數控車削中的粗車進給量、粗車切削速度及精車進給量、精車切削速度。
절삭삼수우화대우가공질량、생산효솔、가공성본、리윤구유비상중요적의의。제출일충신산법즉비지배배서최우보류유전산법(ORNSGA),병응용우유약속조건적다공서차삭모형우화。가공실례결과표명:여혼합인공봉군산법(HABC)、차분진화수체편집산법(DERE)、입자군수체편집산법(PSRE)、혼합수색산법(HTHS)、혼합로봉유전산법(HRGA)급모의퇴화산법(SA/PA)비교,용비지배배서최우보류유전산법득도료최저적단위생산성본,불부절약료생산성본,이차흔호지해결료절삭삼수우화문제,여수공차삭중적조차진급량、조차절삭속도급정차진급량、정차절삭속도。
The optimization of cutting parameters is very important for machining quality,production efficiency,machining eco-nomics and profit. A new optimization approach was proposed,named optimum remains non-dominated sorting genetic algorithm (ORNSGA),and was applied to the multi-pass turning optimization model subject to various practical constraints. By compared with those of hybrid artificial bee colony algorithms (HABC),differential evolution receptor editing algorithm (DERE),particle swarm re-ceptor editing algorithm (PSRE),hybrid taguchi-harmony search algorithm (HTHS),hybrid robust genetic algorithm (HRGA)and simulated annealing algorithm (SA/PA),the minimum unit production cost was obtained by using the presented algorithms (ORNS-GA). Not only the unit production cost is saved,but also cutting optimization problem,such as feed rate and cutting rate in rough NC machining,feed rate and cutting rate in finish NC machining,are effectively solved.