机械设计与制造
機械設計與製造
궤계설계여제조
MACHINERY DESIGN & MANUFACTURE
2013年
7期
119-122
,共4页
单位生产成本%自适应搜索非支配排序遗传算法%多工序车削切削参数优化%粗精车进给量%粗精车切削速度
單位生產成本%自適應搜索非支配排序遺傳算法%多工序車削切削參數優化%粗精車進給量%粗精車切削速度
단위생산성본%자괄응수색비지배배서유전산법%다공서차삭절삭삼수우화%조정차진급량%조정차절삭속도
Unit Production Cost%Adaptive Search Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm%Multi-Pass Turning Operations%Optimization of Cutting Parameters%Feed Rate in Rough and Finish Machining%Cutting Speed in Rough and Finish Machining
在实际数控生产加工过程中,切削参数的优化对于保证加工质量、提高生产效率和降低加工成本具有非常重要的意义.为计算以单位生产成本最小为优化目标的多工序车削非线性优化模型,在NSGA-Ⅱ算法基础上提出了一种新的自适应搜索非支配排序遗传算法(ASNSGA).多工序车削加工实例结果表明,与模拟退火算法(SA/PA)、分散搜索算法(SS)及浮点编码遗传算法(FEGA)优化算法比较,自适应搜索非支配排序遗传算法得到最低的单位生产成本,有助于数控加工中粗车进给量、粗车切削速度及精车进给量、精车切削速度等切削参数的优化选择.
在實際數控生產加工過程中,切削參數的優化對于保證加工質量、提高生產效率和降低加工成本具有非常重要的意義.為計算以單位生產成本最小為優化目標的多工序車削非線性優化模型,在NSGA-Ⅱ算法基礎上提齣瞭一種新的自適應搜索非支配排序遺傳算法(ASNSGA).多工序車削加工實例結果錶明,與模擬退火算法(SA/PA)、分散搜索算法(SS)及浮點編碼遺傳算法(FEGA)優化算法比較,自適應搜索非支配排序遺傳算法得到最低的單位生產成本,有助于數控加工中粗車進給量、粗車切削速度及精車進給量、精車切削速度等切削參數的優化選擇.
재실제수공생산가공과정중,절삭삼수적우화대우보증가공질량、제고생산효솔화강저가공성본구유비상중요적의의.위계산이단위생산성본최소위우화목표적다공서차삭비선성우화모형,재NSGA-Ⅱ산법기출상제출료일충신적자괄응수색비지배배서유전산법(ASNSGA).다공서차삭가공실례결과표명,여모의퇴화산법(SA/PA)、분산수색산법(SS)급부점편마유전산법(FEGA)우화산법비교,자괄응수색비지배배서유전산법득도최저적단위생산성본,유조우수공가공중조차진급량、조차절삭속도급정차진급량、정차절삭속도등절삭삼수적우화선택.
