【正文】 of spindle speed, depth of cut and feed rate on the cutting force and surface roughness were studied. The investigation showed that end mills with left hand helix angles are generally less cost effective than those with right hand helix angles. There is no significant difference between up milling and down milling with regard tothe cutting force, although the difference between them regarding the surface roughness was large. Bayoumi et al. [4] 3 have studied the affect of the tool rotation angle, feed rate and cutting speed on the mechanistic process parameters (pressure, friction parameter) for end milling operation with three mercially available workpiece materials, 11 L 17 free machining steel, 62 353 free machining brass and 2024 aluminium using a single fluted HSS milling cutter. It has been found that pressure and friction act on the chip – tool interface decrease with the increase of feed rate and with the decrease of the flow angle, while the cutting speed has a negligible effect on some of the material dependent parameters. Process parameters are summarized into empirical equations as functions of feed rate and tool rotation angle for each work material. However, researchers have not taken into account the effects of cutting conditions and tool geometry simultaneously。在這個(gè)過程中建模有助于更好的理解。為了開發(fā)和優(yōu)化表面粗糙度模型，有必要了解目前在這方面的工作的狀況。 艾爾艾丁等人 [ 6 ]開發(fā)出一種表面粗糙度模型，用丹參，為端銑 190BHN鋼。數(shù)學(xué)模型常用的是代表： 而 Y是加工回應(yīng)， ?是響應(yīng)函數(shù)和 S， f， α ， R的銑削變數(shù)和∈是錯(cuò)誤，通常是發(fā)給約觀測響應(yīng) y為零的意思。因此，決定使用遺傳算法作為優(yōu)化技術(shù)?？紤]到上述情況，已試圖在這方面的工作，以發(fā)展一個(gè)表面粗糙度的模型與工具幾何形狀 13 和切削條件，在此基礎(chǔ)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，然后再優(yōu)化，在端銑操作中，它為選拔這些參數(shù)給定了限制。曼蘇爾和艾布達(dá)萊特基地 [ 5 ]已開發(fā)出一種表面粗糙度模式，為年底銑 EN32M（半自由切削碳硬化鋼并改進(jìn)適銷性）。數(shù)學(xué)模型的進(jìn)一步利用，尋找最佳的工藝參數(shù)，并采用遺傳算法可促進(jìn)更大發(fā)展。此外，表面光潔度還影響到機(jī)械性能，如疲勞性能，磨損，腐蝕，潤滑和導(dǎo)電性。第一次和第二次 為建立 數(shù)學(xué)模型，從加工參數(shù) 方面 ，制訂了表面粗糙度預(yù)測響應(yīng)面方法（丹參） ，在此基礎(chǔ)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。因此，發(fā)展一個(gè)很好的模式應(yīng)當(dāng)包含徑向前角和刀尖半徑連同其他相關(guān)因素。對主軸速度，切削深度和進(jìn)給速度對切削力和表面粗糙度的影響進(jìn)行了研究。上述模式并沒有考慮到對刀具幾何形狀對表面粗糙度的影響。有效性選定的模型用于優(yōu)化工藝參數(shù)，是經(jīng)過檢驗(yàn)的幫助下統(tǒng)計(jì)測試，如 F檢驗(yàn)，卡方檢驗(yàn)等 [10] 。傳統(tǒng)方法的優(yōu)化和搜索并不收費(fèi)，以及點(diǎn)多面廣的問題域。許多方法已經(jīng)被國內(nèi)外文獻(xiàn)報(bào)道，以解決加工 參數(shù)優(yōu)化問題。上下銑方面切削力與右手螺旋角，雖然主要區(qū)別在于表面粗糙度大，但不存在顯著差異。獲得最佳切削參數(shù)，是在制造業(yè)是非常關(guān)心的，而經(jīng)濟(jì)的加工操作中及競爭激烈的市場中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。這些參數(shù)對表面粗糙度 的 建立，方差分析 極具意義 。 1 導(dǎo)言 端銑是最常用的金屬去除作業(yè)方式，因?yàn)樗軌蚋焖偃コ镔|(zhì)并達(dá)到合理良好的表面質(zhì)量。因此通過努力，在這篇文章中看到刀具幾何（徑向前角和刀尖半徑）和切削條件（切削速度和進(jìn)給速度） ，表面精整生產(chǎn)過程中端銑中碳鋼的影響。不過，研究人員也還有沒有考慮到的影響，如切削條件和刀具幾何同步，而且這些研究都沒有考慮到切削過程的優(yōu)化。 （蘇瑞等人 [ 9 ]已開發(fā)出一種表面粗糙度預(yù)測模型，將軟鋼用響應(yīng)面方法，驗(yàn)證生產(chǎn)因素對個(gè)別工藝參數(shù)的影響。他們傾向于獲得局部最優(yōu)解。一階線性模型，發(fā)展了，從上述的功能關(guān)系用最小二乘法，可派代表作為如下： 在估計(jì)響應(yīng) y1的基礎(chǔ)上，一階方程， Y是衡量表面粗糙度對對數(shù)的規(guī)模 x0=1（虛擬變量）的 x1,x2,x3和 x4分別為對數(shù)變換切削速度，進(jìn)給速度，徑向前角和刀尖半徑 ,∈是實(shí)驗(yàn)誤差和 b值是估計(jì)相應(yīng)的參數(shù)。 瀚斯曼等人 [ 7 ] ，還使用了丹參模式來評估工件材料表面粗糙度對加工表面的影響。分別對鋁合金 L65的 3向銑削過程（面，槽和側(cè)面）進(jìn)行了切削試驗(yàn)，并對其中的切削力，表面粗糙度，凹狀加工平面進(jìn)行了測量。然而，除了切向和徑向力量，徑向前角對電力的消費(fèi)有著重大的影響。 besides these studies have not considered the optimization of the cutting process. As end milling is a process which involves a large number f parameters, bined influence of the significant parameters an only be obtained by modelling. Mansour and Abdallaet al. [5] have developed a surface roughness model for the end milling of EN32M (a semifree cutting carbon case hardening steel with improved merchantability). The mathematical model has been developed in terms of cutting speed, feed rate and axial depth of cut. The affect of these parameters on the surface roughness has been carried out using response surface methodology (RSM). A first order equation covering the speed range of 30–35 m/min and a second order equation covering the speed range of 24–38 m/min were developed under dry machining conditions. Alauddin et al. [6] developed a surface roughness model using RSM for the end milling of 190 BHN steel. First and second order models were constructed along with contour graphs for the selection of the proper bination of cutting speed and feed to increase the metal removal rate without sacrificing surface quality. Hasmi et al. [7] also used the RSM model for assessing the influence of the workpiece material on the surface roughness of the machined surfaces. The model was developed for milling operation by conducting experiments on steel specimens. The expression shows, the relationship between the surface roughness and the various parameters。由于這些過程涉及大量的參數(shù)，使得難以將關(guān)聯(lián)表面光潔度與其他參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。表面光潔度一直是一個(gè)重要的因素，在機(jī)械加工性能預(yù)測任何加工操作。分別制定了一階方程涵蓋的速度范圍為 3035米 /分，一類二階方程涵蓋速度范圍的 2438米 /分的干切削條件。這個(gè)數(shù)學(xué)模型已被作為目標(biāo)函數(shù)和優(yōu)化進(jìn)行了借助遺傳算法 響應(yīng)面分析法（丹參）是一種有益建模和分析問題的組合數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)的方法，在這幾個(gè)獨(dú)立變量的影響力供養(yǎng)變或反應(yīng)。加文來根據(jù)。 3 方法論 在這項(xiàng)工作中，數(shù)學(xué)模型已經(jīng)開發(fā)使用的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與幫助 響應(yīng)面方法論。數(shù)學(xué)模型已經(jīng)研制成功，可用在計(jì)算切削速度，進(jìn)給速度和軸向切深。 12 2回顧 建模過程與優(yōu)化，是兩部很重要的問題，在制造業(yè)。因此，測量表面光潔度，可預(yù)測加工性能。在當(dāng)前的工作中，實(shí)驗(yàn)性研究 的 進(jìn)行 已 看到刀具幾何（徑向前角和刀尖半徑）和切削條件（切削速度和進(jìn)給速度） ，對加工性能， 和 端銑中碳鋼 影響效果 。此外，研究人員 [ 1 ]也指出，在不影響表面光潔度情況下，刀尖半徑發(fā)揮著重要作用。切削性能的立銑刀則被評定采用方差分析。表明表面粗糙度及各項(xiàng)參數(shù)，即切削速度，飼料和切削深度之間的關(guān)系。參數(shù)，即本 B0中， B1， B2的， B3的， B4的， B12的， b23的， b14等，要估計(jì)由最小二乘法。傳統(tǒng)的技術(shù)是沒有效率的時(shí)候，實(shí)際的搜索空間過大。喬恩和賈殷 [ 8 ]用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和優(yōu)化加工條件。 拜佑密等人 [ 4 ]研究過工具對旋轉(zhuǎn)角度，進(jìn)給速度和切削速度在機(jī)械工藝參數(shù)（壓力，摩擦參數(shù)）的影響，為端銑操作常用三種商用工件材料， 11L17易切削鋼， 62353易切削黃銅和鋁 2024年使用單一槽高速鋼立銑刀。在材料去除過程中，不當(dāng)?shù)倪x擇切削條件造成的表面粗糙 度高和尺寸誤差，它甚至可能發(fā)生動(dòng)力現(xiàn)象：由于自動(dòng)興奮的震動(dòng)，可以設(shè)定在 [ 2 ] 。 通過 嘗試也取得了優(yōu)化表面粗糙度預(yù)測模型，采用遺傳算法（ GA ） 。在加文的程式 中實(shí)現(xiàn)了 最低值，表面粗糙度及各自的 值都達(dá)到了 最佳條件。鑒于銑削運(yùn)行在今天的全球制造業(yè)中起著重要的作用，就必要優(yōu)化加工參數(shù)。目前已發(fā)現(xiàn)的壓力和摩擦法對芯片 工具接口減少，增加進(jìn)給速度，并與下降的氣流角，而切削速度已微不足道，對一些材料依賴參數(shù)，工藝參數(shù)，歸納為經(jīng)驗(yàn)公式，作為職能的進(jìn)給速度和刀具旋轉(zhuǎn)角度為每個(gè)工作 材料。結(jié)果已得到驗(yàn)證，通過比較優(yōu)化的加工條件得到了應(yīng)用遺傳算法。這些算法并不強(qiáng)勁。 一般二階多項(xiàng)式的回應(yīng)是，作為提供以下資料： 如 Y2型是估計(jì)響應(yīng)的基礎(chǔ)上的二階方程。該模型是銑操作進(jìn)行實(shí)驗(yàn)鋼標(biāo)本。所進(jìn)行的若干實(shí)驗(yàn)是用來決定該中心復(fù)合設(shè)計(jì)的。它也影響著芯片冰壺和修改芯片方向人流。 namely, the cutting speed, feed and depth of cut. The above models have not considered the affect of tool geometry on surface roughness. Since the turn of the century quite a large number of attempts have been made to find optimum values of machining parameters. Uses of many methods have been reported in the literature to solve optimization problems for machining parameters. Jain and Jain [8] have used neural works for modeling and optimizing the machining conditions. The results have been validated by paring the optimized machining conditions obtained using geic al