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时间:2019-06-03
《数控加工切削参数优化的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、分类号:——UDC:密级:编号:数控加工切削参数优化的研究RESEARCHoNomMIZATIoNoFNCMACHINGCUTTINGB划RAMETERS学位授予单位及代码:篮壹堡王盍堂≤!!!!§2学科专业名称及代码:扭越剑造丛基自动丝lQ§咝!12研究方向:圆终复信星剑造申请学位级别:亟±指导教师:韭挝i三熬攫研宄生:董世翅论文起止时间!!!!.!!二2111.!!摘要随着科学技术的发展,各种先进制造技术逐渐地应用于制造系统中。提高数控加工技术的应用水平,实现高效数控加工已成为当前数控加工技术发展的一个新课题。本文用优化的切削参数来代
2、替普通数控加工过程中工艺人员输入的经验切削参数,达到提高加工效率、降低加工成本及获得高质量产品的目的。本文建立了数控加工中参数优化的数学模型,通过对切削过程中影响切削结果的各个因素进行了分析,从而得到了优化函数及其约束条件。提出了用神经网络和遗传算法来实现对数学模型的优化方案,用神经网络对加工过程中切削参数和结果的非线性映射的关系进行了建模,通过MATLAB中遗传算法的学习和研究对参数进行了约束性优化,并对优化结果进行了实验研究和验证。优化出的结果在加工仿真中的应用,能够提高切削的时间,达到了提高切削效率的目的。关键词:数控加工加工参数优
3、化神经网络遗传算法ABSTRACTWiththedevelopmentofmodemscienceandtechnology,eachkindofadvancedtechniquegraduallyappliesinthemanufacturesystem.ToimprovethelevelofCNC’SapplicationandtoachievehJ【ghefficiencyNCtechnologyisthetopicofdevelopingofNCprocessingtechnologytoday.Weusetheoptimized
4、cuttingparametertoreplacetheexperiencedcuttingparameterinputbythecraftintheprocessofordinarynumericalcontrolfinishing,achievingthegoalsofimprovingtheprocessingefficiency,reducingtheprocessingcostandobtainingthehighqualityproduct.Thisarticlehasestablishedthemathematicalmod
5、elofoptimizationparameterwhichinthenumericalcontrolprocessing,throughanalyzingtheeachfactorwhichaffectsthecuttingresultsintheprocessandhasobtainedtherestrictconditionsofmajorizedfunction.Accordingtotheanalysis,thewriterproposedthattousetheneuralnetworkandGAtocarryouttheop
6、timizationplanofmathematicalmodel,andtomodelofthenon-linearmappingrelationwiththeneuralnetworkbetweenthecuttingparameterandtheresultinprocessing.DuetothestudyofGAinMATLAB,thenithascarriedOiltheboundedoptimizationoftheparameterandhasmadetheexperimentalstudyontheoptimizedre
7、sult.Theapplicationoftheoptimizedresultintheprocessingsimulationenhancednotonlythecuttingtime,butalsothecuttingefficiency.Keywords:numericalcontrolmachiningprocessingparameteroptimizationneuralnetworkgeneticalgorithmⅡ长春理工大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的硕士学位论文《数控加工切削参数优化的研究》,是本人在指
8、导教师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标
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