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正文內(nèi)容

數(shù)控加工工藝參數(shù)優(yōu)化作業(yè)論文正稿(編輯修改稿)

2025-07-25 13:51 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 度、強度所允許的最大切削力。 在實際問題中,并非所有上述制約條件都必須考慮。在具體條件下,某些制約可能必須考慮,而另外一些可能無關緊要。在某些特殊場合,還要考慮其他一些特殊的制約,例如切屑的形態(tài)對進給量和切削速度取值范圍的限制,工藝系統(tǒng)的動態(tài)特性對進給量和切削速度的限制等。2)目標函數(shù)的約束 準確地建立制約條件函數(shù)是一個復雜的問題,它涉及到對切削過程機理的認識程度以及實際加工條件的合理簡化與表達。這方面的認識正在不斷的深化過程中。例如對切屑的形成狀態(tài)、振動的產(chǎn)生和抑制與切削參數(shù)之間的函數(shù)關系的精確描述還沒有完全建立。(1) 主切削力主切削力應滿足不能超過機床許可的最大切削力,即Fc ≦Fmax ,F(xiàn)max——機床允許的最大切削力,單位為N。(2) 機床輸出功率材料切削所消耗的功率不能超過機床的最大輸出功率,即Pc ≦ηPmax ,η一機床的效率指數(shù);Pmax一機床的最大輸出功率,單位為kW。(3) 進給速度切削進給速度要滿足機床進給速度的約束 (4) 主軸轉速切削主軸轉速要滿足機床主軸轉速的約束(5) 表面粗糙度零件加工要達到其表面粗糙度的要求以上描述的銑削加工參數(shù)多目標變參數(shù)的優(yōu)化問題可以歸結為:四、優(yōu)化算法及計算實例 近年來,越來越多的人們開始將遺傳算法用于優(yōu)化設計,該方法通過遺傳因子的變異而擴大了搜索范圍,因而對多峰性優(yōu)化問題相當有效。但是,遺傳算法是一種概率搜索方法,它需要用相當數(shù)量的染色體組成集團,進行大量目標函數(shù)值計算,將神經(jīng)網(wǎng)絡與遺傳算法相結合,通過初始實驗的樣本集合,利用神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法建立其切削參數(shù)與加工精度和時間的非線性全局映射關系,從而獲得遺傳算法求解參數(shù)優(yōu)化問題所需的目標函數(shù)近似值。將神經(jīng)網(wǎng)絡與遺傳算法結合進行加工參數(shù)優(yōu)化設計的主要步驟為:1) 經(jīng)過對相同的被加工零件多次取不同的加工參數(shù),測出加工零件的形位公差,表面粗糙度和加工所用的時間的一系列數(shù)據(jù);2) 將實驗得到的加工參數(shù)和加工后零件的數(shù)據(jù)作為樣本訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡,以獲得不同的加工參數(shù)和被加工后零件的形位公差、表面粗糙度和加工時間的非線性全局映射關系;3) 建立優(yōu)化模型,利用神經(jīng)網(wǎng)絡建立的映射關系計算目標函數(shù)值;利用遺傳算法進行優(yōu)勝劣汰的尋優(yōu)搜索,求出最優(yōu)解。因為目標函數(shù)值是從神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出值中得到的,而輸出值的范圍是0~1之間,假設種群的規(guī)模為200,每一個個體都對應一個目標函數(shù)值,就會有200個目標函數(shù)值集中在0~1之間,使不同的目標函數(shù)值非常接近,使群體中每個個體的適應度都很接近,讓擇優(yōu)很難進行下去。因此基于神經(jīng)網(wǎng)絡的遺傳算法有兩點要求:1) 輸出層中所用的激活函數(shù)選用值域范圍[0,3]的函數(shù)F(x)=3/(1+ex),而不用傳統(tǒng)上值域范圍[0,1]的函數(shù)F(x)=1/(1+ex),使目標函數(shù)值之間的范圍不要僅僅局限在[0,1]之間,讓不同值之間數(shù)值差別顯著開來,有利于具體中個體適應度的比較和評價;2) 如果隱層單元的節(jié)點越多,要訓練的權重越多,而計算輸出值的時間就越多。因此在保證網(wǎng)絡訓練成功的前提下,盡量使用少的隱層單元的節(jié)點。參數(shù)的選取1.a(chǎn)p的選取粗加工時,一次走刀盡量切除掉全部余量,ap可達810mm;半精加工時,~2mm;精加工時,~.2.a(chǎn)e的選取在銑削過程中,切削寬度,是指的在銑削過程中,刀具在其徑向實際參與切削的刀具的寬度。對于立式銑床,指的是水平方向的切削寬度。通常有百分比和絕對值兩種表示方式。百分比:指的是切削寬度相對于刀具的直徑的百分比。比如用直徑φ10mm的合金銑刀,切削寬度是6mm(絕對值),那么我們也可以說切削寬度是60%。建立BP網(wǎng)絡模型獲得樣本數(shù)據(jù)向量后,由于其中各個指標互不相同,原始樣本中各個向量的數(shù)據(jù)級差別很大,為了計算方便及神經(jīng)元達到飽和狀態(tài),在研究中對樣本的輸入進行歸一化處理。可以用MATLAB實現(xiàn)向量的歸一化過程,這里將樣本數(shù)據(jù)歸一化到區(qū)間[0,1]。令P表示輸入向量,t表示目標向量,歸一化代碼為:%P為原始輸入數(shù)據(jù)p=[1000 150 0.2 3.0;1000 200 0.4 3.5;10
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