基于粒子群算法的加工参数多目标优化技术研究.pdf

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1、基于粒子群算法的加工参数多目标优化技术研究水口赵静-口李丽2,3口王国勋1．沈阳理工大学机械工程学院沈阳1101592．东北大学机械工程与自动化学院沈阳1108193．沈阳城市建设学院交通与机械工程系沈阳110167摘要：在数控加工中．为了尽可能提高生产效率和降低生产成本，采用粒子群优化算法对加工参数进行多目标优化。以切削速度、切削宽度和每齿进给量为决策变量，以加工时间和成本为目标函数，并以机床性能、刀具参数、工件质量等为约束条件，建立优化模型。采用罚函数法对约束条件进行处理．将多目标问题转化为单目标优化问题进行求解。为解决粒子群优化算法优化效果受参数影响较大的问题提出了参数自适应

2、协同粒子群优化算法(WCVPSO)，算法参数按照一定规律变化，提高了优化算法的精度和收敛速度。实际加工试验表明，提出的优化方法提高了加工效率，降低了加if_成本。关键词：多目标优化粒子群算法加工参数优化参数自适应中图分类号：TH161；TP273文献标识码：A文章编号：1000—4998(2014)11-0042—05Abstract：InordertomaximizeproductionefficiencyandreduceproductioncostsinCNCmachining，particleSWalrnisusedformulti-objectiveoptimizatio

3、nofprocessingparameters．Ittakesthecuttingspeed，cuttingwidthandthefeedengagementasdecisionvariables，theprocessingtimeandcostsastheobjectivefunction，andthemachinetoolperformance，toolparametersandworkpieeequalityascons~aintstoestablishtheoptimizationmode1．ItalsoadoptspenalUfunctionmethodtodealwit

4、htheconstraints，andsolvethembytranslatingthemulti—objectiveissueintosingleobjectiveissueforoptimization．Aimingattheissuethattheoptimizationefectofparticleswarmoptimisticalgorithmhassufferfromthemajorimpactoftheparameters，aparameteradaptiveandcooperativeparticleswaYnloptimization(WCVPSO)ispropo

5、sedwherethealgorithmparametersarechangingaccordingtocertainregularpatterntoimprovetheaccuracyofoptimisticalgorithmandconvergencerate．Theactualprocessingtestdemonstratesthattheproposedoptimisticmethodcallimprovetheworkingeficiencyandreducetheprocessingcosts．KeyWords：Multi—-oHectiveOptimizationP

6、articleSwarmAlgorithmOptimizationofProcessingParametersParameterAdaptive合理的数控加工参数可以大幅提高加工效率和质1粒子群算法简介量，提高加工的经济效益。目前，在加工现场往往根据经验和手册对加工参数进行估算，这样获得的加工参用粒子群(PSO)算法求解优化问题的思想是：让数不能发挥机床的最佳性能。不能获得最优的加工效一群称为粒子的鸟在问题搜索空间中飞翔，最优解被率和质量。因此．许多研究人员_l2开始运用金属切削想象成食物所在的位置，而优化过程则看成是小鸟寻理论和数学建模．建立加工的数学模型．并通过智能优找食物的过

7、程。PSO算法是一种迭代算法，其求解优化化算法进行求解。以获得最优的加工参数。问题的过程如下。在众多优化算法中，粒子群优化算法收敛速度假定粒子群尸：{P，P：，⋯，R}，即粒子群由NUM快，编程简单，易于实现，具有全局寻优能力，因此得到个粒子组成，其中，NUM称为群体规模，一个粒子通过广泛的应用[3-5]。但是，粒子群算法受参数取值的影响其所在的位置和速度来描述。粒子P在d维解空间的较大。不恰当的参数取值会造成粒子群算法精度降低、位置表示为F(，⋯，)，而速度表示为(