数控加工切削参数优化匹配专家系统的-研究

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1、第1章绪论零件的加工质量和加[效率的情况还较严重。尤其存分工越来越细致的今天，往往编程员对于实际数控功削加工应采用的参数不太清楚，而通过查询有关的资料来选择力¨工参数，就使得编程效率很低，而日瘩易产生错误，致使现场的工人往往需要进行人工十预，加工效率大大降低，工时定额小准，难以提高数控加工的管理水半。切削用量优选专家系统就是在这样一个社会大背景下提出的。因为专家系统能够利用专家的知识进行启发式推理，能够解释其推理过程，对用户的询问做出叫答，并且能够不断地、灵活地增加新的知识。所以使用专家系统技术能够将专家知识和经验直接应用丁生产实践，并指导具体的加工过程，从而增强了加工过程的自动化程度，大

2、大提高了加工效率口I。1．3相关技术及研究现状1．3．1金属切削参数问盛及优化方法对于切削参数优化问题的描述，现在有很多力法。其中常用的是线性规划、单纯形法、坐标轮换法、复合形及分层复合形法、图解法、线性规划和儿何规划相结合的方法、加权法、罚函数法等等fL4,5,6,7,“。而优化范围包括，无约束优化和约束优化，单日标优化和多目标优化，单刃优化和多刃优化等。在实际生产当巾，约束条件、优化目标是多方而的，并且一道工序可能会使用一把或多把铣刀进行加工，而每把铣刀的切削刃都大于或等于两个切削刃，因此数控切削参数优化研究为多约束，多日标、多切削刃、单刀具或多刀具优化。对于切削参麴的优化方法，传统的

3、优化疗法以切削试验为基础，需要大量的切削试验和长期具体生产实践的积累，花费大量的人力。物力和时删。因此，优化决策加工参数一直就是热门的研究课题，也可以建立优化模型，确定优化目标，优化的目标也尾多个方面的，这些目标主要包括：最高加工精度、晟大生产效率(最少加工时间)、最小刀具磨损、最低加工成本、最优加工路径、抑制机床振动年丌多I=：l标优化p】。实现参数的优化采用的方法可以归结为眄类，一类是离线方法．类是在线方法。其中离线的方法有Taguchi法”⋯、遗传算法l”I、模拟退火算法㈣、粒子群算法【13l、神经网络114】和混合优化算法；为了实现刨削参数优化，有些文献对训削机理也做了大量的研究工

4、作，L．C．Guo等应用有限元法【l’I，仿真应力和温度的分布，以满足加工率和刀具使用寿命，优选切削参数，实现晟小的切削应力和切削产生的温度。由于离线的方法需要在编程前设定优化的参数，这样的方法仍然无法预料加工过程的干扰因索带来的影响，网此在线实时监控的方第1章绪论零件的加工质量和加工效率的情况还较严鼋。尤其在分工越来越细致的今天，往往编程员刘于实际数控切削加工应采用的参数不太清楚，而通过查询有关的资料来选择加工参数，就使得编程效率很低，而且容易产生错误，致使现场的工人往往需要进行人工干预，加工效率大大降低，工时定额不准，难以提高数控加工的管理水平。切削tL}；

5、量优选专家系统就是在这样一

6、个社会大背景下提出的。因为专家系统能够利用专家的知识进行启发式推理，能够解释其推理过程，对用户的询问做出叫答，并且能够唧、断地、灵活地增加新的知识。所以使用专家系统技术能够将专家知识和经验直接应用于生产实践，并指导具体的加1过程，从而增强了加工过程的自动化程度，大大提高了加工效率12J。1．3相关技术及研究现状1．3．1金属切削参数问题及优化方法对于切削参数优化问题的描述，现在有很多方法。其中常用的是线十牛规划、单纯形法、坐标轮换法、复合形及分层复合形法、图解法、线性规划和几何规划相结合的方法、加权法、罚函数j杰等等13,4,5，6,7,8l。而优化范围包括．无约束优化和约束优化，单目标优

7、化和多目标优化，单刃优化和多刃优化等。在实际生产当巾，约束条件、优化目标是多方面的，并且一道工序可能会使用一把或多把铣刀进行加工，而每把铣刀的切削刃都人于或等于两个切削刃，因此数控切削参数优化研究为多约束，多目标、多切削刃、单刀具或多刀具优化。对于切削参数的优化方法，传统的优化方法阻切削试验为基础，需要大量的切削试验和长期具体生产实践的积累，花费大量的人力。物力和时问。因此，优化冼簧加工参数一直就是热门的研究课题，也可以建立优化模型，确定优化目标，优化的目标也是多个方面的，这些目标主要包括：最高加工精度、最大生产效率(最少加工时间)、最小刀其磨损、最低加工成本、最优加工路径、抑制机床振动和

8、多目标优化19】。实现参数的优化采用的方法可以归结为两类，一类足离线方法，类是在线方法。其中离线的方法有Taguchi法llw、遗传算法【I”、模拟退火算法【”I、粒子群算法【131、神经网络㈣和混合优化算法；为了实现切削参数优化，有些文献对切自Ⅱ机理也做了大量的研究工作，LC．Guo等应用有限元法ll”，仿真应力和温度的分布，以满足加工率和川具使用寿命，优选切削参数，实现最小的切削应力和切削产生的温度，由于高线的方法需