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(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 度、強(qiáng)度所允許的最大切削力。 在實(shí)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(guān)緊要。在某些特殊場(chǎng)合，還要考慮其他一些特殊的制約，例如切屑的形態(tài)對(duì)進(jìn)給量和切削速度取值范圍的限制，工藝系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性對(duì)進(jìn)給量和切削速度的限制等。2）目標(biāo)函數(shù)的約束 準(zhǔn)確地建立制約條件函數(shù)是一個(gè)復(fù)雜的問題，它涉及到對(duì)切削過程機(jī)理的認(rèn)識(shí)程度以及實(shí)際加工條件的合理簡(jiǎn)化與表達(dá)。這方面的認(rèn)識(shí)正在不斷的深化過程中。例如對(duì)切屑的形成狀態(tài)、振動(dòng)的產(chǎn)生和抑制與切削參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系的精確描述還沒有完全建立。(1) 主切削力主切削力應(yīng)滿足不能超過機(jī)床許可的最大切削力，即Fc ≦Fmax ，F(xiàn)max——機(jī)床允許的最大切削力，單位為N。(2) 機(jī)床輸出功率材料切削所消耗的功率不能超過機(jī)床的最大輸出功率，即Pc ≦ηPmax ，η一機(jī)床的效率指數(shù)；Pmax一機(jī)床的最大輸出功率，單位為kW。(3) 進(jìn)給速度切削進(jìn)給速度要滿足機(jī)床進(jìn)給速度的約束 (4) 主軸轉(zhuǎn)速切削主軸轉(zhuǎn)速要滿足機(jī)床主軸轉(zhuǎn)速的約束(5) 表面粗糙度零件加工要達(dá)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(biāo)變參數(shù)的優(yōu)化問題可以歸結(jié)為：四、優(yōu)化算法及計(jì)算實(shí)例 近年來，越來越多的人們開始將遺傳算法用于優(yōu)化設(shè)計(jì)，該方法通過遺傳因子的變異而擴(kuò)大了搜索范圍，因而對(duì)多峰性優(yōu)化問題相當(dāng)有效。但是，遺傳算法是一種概率搜索方法，它需要用相當(dāng)數(shù)量的染色體組成集團(tuán)，進(jìn)行大量目標(biāo)函數(shù)值計(jì)算，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法相結(jié)合，通過初始實(shí)驗(yàn)的樣本集合，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法建立其切削參數(shù)與加工精度和時(shí)間的非線性全局映射關(guān)系，從而獲得遺傳算法求解參數(shù)優(yōu)化問題所需的目標(biāo)函數(shù)近似值。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法結(jié)合進(jìn)行加工參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)的主要步驟為：1) 經(jīng)過對(duì)相同的被加工零件多次取不同的加工參數(shù)，測(cè)出加工零件的形位公差，表面粗糙度和加工所用的時(shí)間的一系列數(shù)據(jù)；2) 將實(shí)驗(yàn)得到的加工參數(shù)和加工后零件的數(shù)據(jù)作為樣本訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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(shí)間的非線性全局映射關(guān)系；3) 建立優(yōu)化模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的映射關(guān)系計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值；利用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)勝劣汰的尋優(yōu)搜索，求出最優(yōu)解。因?yàn)槟繕?biāo)函數(shù)值是從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值中得到的，而輸出值的范圍是0~1之間，假設(shè)種群的規(guī)模為200，每一個(gè)個(gè)體都對(duì)應(yīng)一個(gè)目標(biāo)函數(shù)值，就會(huì)有200個(gè)目標(biāo)函數(shù)值集中在0~1之間，使不同的目標(biāo)函數(shù)值非常接近，使群體中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度都很接近，讓擇優(yōu)很難進(jìn)行下去。因此基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法有兩點(diǎn)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(biāo)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(gè)體適應(yīng)度的比較和評(píng)價(jià)；2) 如果隱層單元的節(jié)點(diǎn)越多，要訓(xùn)練的權(quán)重越多，而計(jì)算輸出值的時(shí)間就越多。因此在保證網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成功的前提下，盡量使用少的隱層單元的節(jié)點(diǎn)。參數(shù)的選取1．a(chǎn)p的選取粗加工時(shí)，一次走刀盡量切除掉全部余量，ap可達(dá)810mm；半精加工時(shí)，~2mm；精加工時(shí)，~．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?qū)嶋H參與切削的刀具的寬度。對(duì)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(duì)值兩種表示方式。百分比：指的是切削寬度相對(duì)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(duì)值)，那么我們也可以說切削寬度是60％。建立BP網(wǎng)絡(luò)模型獲得樣本數(shù)據(jù)向量后，由于其中各個(gè)指標(biāo)互不相同，原始樣本中各個(gè)向量的數(shù)據(jù)級(jí)差別很大，為了計(jì)算方便及神經(jīng)元達(dá)到飽和狀態(tài)，在研究中對(duì)樣本的輸入進(jìn)行歸一化處理?？梢杂肕ATLAB實(shí)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(biāo)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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