基于混合遗传算法的数控铣削参数多目标优化.pdf

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1、2014年4月机床与液压Apr．2014第42卷第7期MACHINETOOL&HYDRAULICSVo1．42No．7DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2014．07．018基于混合遗传算法的数控铣削参数多目标优化谢科磊，王彪，郝领斌，石文伟(中北大学机械工程与自动化学院，山西太原030051)摘要：针对数控程序编写以及数控仿真时切削参数的优化问题，根据最优化思想，构建数控铣削加工的数学模型，应用遗传算法与模拟退火算法相结合的混合遗传算法及MATLAB工具对切削参数进行优化，并用实验验证其对提高数控机

2、床加工效率和降低加工成本的可行性。关键词：数控铣削；切削参数；混合遗传算法；遗传算法(GA)；模拟退火算法(sA)；多目标优化中图分类号：TH16；TG501．2文献标识码：A文章编号：1001—3881(2014)7—067—3Multi-0bjectiveOptimizationoftheNCMillingParametersBasedonHybridGenetiCAlgorithmXIEKelei．WANGBiao，HAOLingbin，SHIWenwei(SchoolofMechanicalEngineering&A

3、utomation，NoahUniversityofChina，TaiyuanShanxi030051，China)Abstract：Aimedattheoptimizationofcuttingparametersprobleminnumericalcontrol(NC)programmingandNCsimulation，accordingtothemostoptimizationidea，theNCmillingmathematicalmodelwasbuilt．ThecuttingparametersbyMATLAB

4、toolsandahybridgeneticalgorithm(GA)combinedbygeneticalgorithmsandsimulatedannealing(SA)wereoptimized．Byusingexperiments，itverifiesthefeasibilityandtheimprovementoftheeficiencyofCNCmachining，aswellasreducingcost．Keywords：NCmilling；Cuttingparameters；Hybridgeneticalgo

5、rithm；GA；SA；Multi—objectiveoptimization切削参数的选择是困扰数控加工的一大问题。无零件加工等方面的约束，针对实际加工工时，成本等论是在NC编程、数控加工仿真中都存在着其最优化要求，构建合理的多目标数学模型。问题。以提高数控切削加工效率、降低加工成本、获1．1优化变量设计得高精度产品为目的的数控切削参数优化研究，对提铣削加工工艺参数优化是以铣削速度，每齿进高数控加工效益具有重要意义。现阶段的优化方法，给量，切削深度n。，宽度o。，其向量表达为：=主要分为在线和离线优化两大类。在线优化过于依

6、赖(，，a，o。)传感器和网络的传输速度，缺陷明显；离线优化中，当机床、工件、刀具参数确定后，切削深度o。变参数优化以切削力模型作为重要约束条件，实际应一般由工艺人员根据工件的几何形状和加工余量确用还存在困难。运用现代切削理论、数学建模和模型定，铣削宽度o一般根据刀具直径确定，在铣削优分析方法寻求切削参数的最优组合的定参数优化方法化数学模型中不再优化。是切削参数优化的一个重要方向。待优化变量用向量表示为：=(，)遗传算法(GA)是一种在实际优化问题中广泛1．2优化目标函数使用并不断发展的成熟智能算法，已经在切削参数的目标函数

7、是建立评价指标与设计变量之间的数学优化中显示出它的优越性，但传统遗传算法会产生种关系，是优化设计的前提和关键。优化目标应该与需群多样性不足及局部收敛的缺点，将具有很强局部搜要生产指标一致，可分为：最大生产率、最低成本以索能力的模拟退火算法(SA)引入到遗传算法中形及多目标综合优化(加权生产效率与成本)。成混合遗传算法。笔者将改进的混合算法应用到数控1．2．1最大生产率目标函数铣削加工切削参数的优化中，结合实际加工的约束条生产率是通过加工工时来体现的，最高生产率和件构建合理的数学模型，验证了这种混合算法在优化最短加工工时是一致

8、的。过程中的可行性以及实用性。批量生产时，铣削工序加工工时基本模型为：1数控铣削参数优化模型构建(X)=t=t+t++t优化问题的数学模型由变量设计、目标函数和约叮丁DL束条件三要素构成。以铣削为例，考虑机床、刀具、。1OOOvfzZ收稿日期：2013—03—25作者简介：谢科磊(1987