人力资源-2022CAPP环境下的切削用量优化研究.docx
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1、编号:时间:2021年x月x日书山有路勤为径,学海无涯苦作舟页码:第7页 共7页CAPP环境下的切削用量优化研究宁波大学 邵辉 李国富 叶飞帆 顾熙棠摘要:切削加工工艺参数的选择对提高生产率、加工质量、经济效益等各方面具有重要的作用,针对当前系统中切削用量的优化仍存在着优化方法复杂、低效、容易收敛于局部最优解等问题,本文引入遗传算法思想,以优化环境下的切削加工工艺参数,克服应用传统优化方法的缺陷。 关键词:环境;削用量;遗传算法;优化模型 0引言 先进制造思想的引入给赋予了新的涵义,已从原有的基础上扩展为生产规划最优化及作业计划最优化。已成为联结和之间的纽带。切削加工工艺参数的选择决定着劳动生
2、产率、加工成本、加工精度、自动化生产条件下设备工作的可靠性、刀具消耗、表面层质量、零件的使用性能等各个方面,是实现的重要环节,因而研究最佳切削用量已经引起国内外机加工工艺人员的广泛重视。近年来,国内外学者对如何获取最佳切削用量进行了较为深入的研究,并相继提出了不少关于切削用量优化的理论,如应用可行方向法进行切削用量优化计算,计算机仿真,应用实验规划的数学方法,以切削温度守恒定律为基础确定切削用量最佳组配等。但当前系统中切削用量的优化仍存在着诸如优化方法复杂、低效、容易收敛于局部最优解等问题,针对这些问题,本文引入遗传算法思想,优化环境下的切削加工工艺参数,克服应用传统优化方法进行非线性、多峰值
3、目标函数优化时的低效、容易收敛于局部最优解的缺陷。 1切削用量优化模型 1 1切削用量函数金属切削过程是指在机床提供必要的运动和动力的条件下,用刀具切除多余的金属,从而获得形状、精度及表面质量都符合要求的工件的过程,它是一个多因素相互影响的复杂过程。确定刀具最佳切削用量对提高生产率、加工质量(加工精度,表面质量)、经济效益、充分发挥刀具的切削性能和机床潜力都有重要的作用,它是一项重要的技术经济任务。切削用量若用函数关系来表达,则可表述如下: 切削用量(,)= 式中,为吃刀量,为切削速度,为进给量。需要注意的是,等式右端任一项因素或参数的改变都可能引起切削用量的改变,而切削用量三个值之间又是相互
4、影响的。 1 2切削用量优化模型的建立原则 建立切削用量优化数学模型遵循如下原则:数学模型必须能在规定的条件下准确和可靠地描述所要达到的目标、所受的限制条件以及能预测方案的变化与估算结果的可靠性;数学模型必须容易处理,计算尽可能简单,抓住关键因素,适当忽略不重要的成分,使问题合理简化。 最佳切削用量的选择应满足在给定的工艺条件下,在保证达到切削加工质量和其他要求(如刀具耐用度要求等)的条件下,使切削加工具有人们期望的某种经济性的指标达到最优。而切削参数与生产率、成本、利润率之间有怎样的关系,切削加工质量指标及其与切削参数之间有怎样的关系,工艺系统的技术性能及其与切削参数之间的关系怎样等,所有这
5、些问题都涉及到切削用量优化数学模型中基本关系式的建立和选择。基本关系式的建立同样应遵循以上原则。根据数学模型建立原则可形成如图1所示的切削用量优化过程。 1 3切削用量的优化模型 在加工装备(机床、刀具、夹具等)以及加工任务(加工的要求)已定的情况下,切削加工时可以控制的变量是切削用量三要素,因此在切削加工优化数学模型中,优化设计变量是切削用量三要素(,)。无论切削用量的合理选择还是切削用量的优化,首先要从切削加工过程经济性的观点出发,确定一个明确的优化目标,从研究切削加工的基本规律入手,找出优化目标与设计变量之间的函数关系,即可建立起一个目标函数。由于经济性的目标函数一般是无极值的,而生产中
6、,、和的数值不可能任意选择,如最大进给量会受到加工表面粗糙度的限制,还会受到工件刚度、刀具强度及刚度的限制;切削速度会受到刀具耐用度的限制等等。根据这些约束条件及切削加工的具体情况,可建立一系列约束条件不等式。 切削加工中,最优化目标的确定一般以使本次加工获得最大经济效益为原则。切削加工中优化设计的单目标可以是下述中的任意一种:最高生产率、最低加工成本、最大利润率、最大刀具寿命。由于单目标优化切削用量存在某些不足,故可同时考虑以上几个目标,构成多目标优化问题。以上四个目标函数并非有全部考虑的必要,如最低加工成本与最大利润率只选一个即可,因为最低成本是获取最大利润率的必然手段,故无须重复,就现有
7、情况来看,由于还比较缺乏各种有关市场信息的资料,现阶段还未能完全实现以最大利润率为目标的切削用量优化选取,因此通常用最低加工成本为目标函数。最大刀具寿命一般也只用于复杂刀具加工时才有必要作为目标之一予以考虑。因此,在一般情况下,切削用量优化可概括为单目标或双目标的优化问题。采用单目标优化确定切削用量有时收效不显著,因而采用多目标优化方法一般是解决这类实际生产问题的最佳方法。解决多目标优化问题常用的方法是将多目标优化转化为单目标优化问题,考虑到系统实现的复杂性以及可行性,本文采用线性加权法,它的基本思想就是通过构造一个评价函数,将多目标函数转化为单目标函数求解。其评价函数为: 式中:为第项目标函
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