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数控铣削能耗预测及切削参数多目标优化研究
被引量：
10
1
作者
易望远
尹瑞雪
+1 位作者
田应权
欧丽
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024年第3期240-249,共10页
为了研究数控铣床节能优化问题,首先以316L不锈钢为加工对象,设计了数控铣削实验方案,并进行了实验数据分析;然后以实验数据为样本,运用BP神经网络建立了数控机床能耗预测模型,并利用蜣螂优化算法(DBO)对BP神经网络结构进行优化,建立基...
为了研究数控铣床节能优化问题,首先以316L不锈钢为加工对象,设计了数控铣削实验方案,并进行了实验数据分析;然后以实验数据为样本,运用BP神经网络建立了数控机床能耗预测模型,并利用蜣螂优化算法(DBO)对BP神经网络结构进行优化,建立基于DBO-BP神经网络的数控机床能耗预测模型。通过对比优化前后两模型,选择具有更高的预测精度和稳定性的DBO-BP神经网络模型与以加工成本为目标而建立的铣削参数多目标优化模型,并运用NSGA-Ⅱ对模型求解,得到最优解集,最后运用熵权TOPSIS法对最优解集进行决策,得到最优解。通过对比优化前后比能耗和加工成本,优化后的切削参数使比能耗和加工成本分别下降了33.84%和5%。研究结果表明,优化后的切削参数更加节能和节约加工成本。
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关键词
数控铣削
DBO-BP神经网络
能耗预测模型
加工成本
NSGA-Ⅱ
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职称材料
面向表面质量的镍基高温合金铣削参数多目标优化研究
被引量：
7
2
作者
田应权
尹瑞雪
+1 位作者
易望远
欧丽
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024年第2期123-131,共9页
针对镍基高温合金材料在铣削过程中存在表面加工质量低的问题,提出一种基于神经网络及NSGA-Ⅱ算法的工艺参数多目标优化方法。采用不同工艺参数进行数控铣削镍基高温合金Inconel 718加工并获取数据集,以表面粗糙度为输出,不同工艺参数...
针对镍基高温合金材料在铣削过程中存在表面加工质量低的问题,提出一种基于神经网络及NSGA-Ⅱ算法的工艺参数多目标优化方法。采用不同工艺参数进行数控铣削镍基高温合金Inconel 718加工并获取数据集,以表面粗糙度为输出,不同工艺参数组合为输入,利用麻雀搜索算法建立SSA-BP神经网络模型用于预测Inconel 718铣削表面粗糙度;以最大材料去除率、最小表面粗糙度为优化目标,构建NSGA-Ⅱ工艺参数多目标优化主体模型,调用构建好的预测模型作为主体模型的目标函数并优化求解得到Pareto最优解集。使用TOPSIS法对Pareto最优解集进行最优解决策,得出最佳的工艺参数组合。优化结果表明:该方法不仅可用于高温合金材料数控铣削表面粗糙度预测,还可用于工艺参数优化,为进一步提高数控铣削材料加工质量和效率提供参考。
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关键词
数控铣削
表面粗糙度
质量优化
难加工金属材料
神经网络
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职称材料
题名
数控铣削能耗预测及切削参数多目标优化研究
被引量：
10
1
作者
易望远
尹瑞雪
田应权
欧丽
机构
贵州大学机械工程学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024年第3期240-249,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51765010)。
文摘
为了研究数控铣床节能优化问题,首先以316L不锈钢为加工对象,设计了数控铣削实验方案,并进行了实验数据分析;然后以实验数据为样本,运用BP神经网络建立了数控机床能耗预测模型,并利用蜣螂优化算法(DBO)对BP神经网络结构进行优化,建立基于DBO-BP神经网络的数控机床能耗预测模型。通过对比优化前后两模型,选择具有更高的预测精度和稳定性的DBO-BP神经网络模型与以加工成本为目标而建立的铣削参数多目标优化模型,并运用NSGA-Ⅱ对模型求解,得到最优解集,最后运用熵权TOPSIS法对最优解集进行决策,得到最优解。通过对比优化前后比能耗和加工成本,优化后的切削参数使比能耗和加工成本分别下降了33.84%和5%。研究结果表明,优化后的切削参数更加节能和节约加工成本。
关键词
数控铣削
DBO-BP神经网络
能耗预测模型
加工成本
NSGA-Ⅱ
Keywords
CNC milling
DBO-BP neural network
energy consumption prediction model
machining cost
NSGA-Ⅱ
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
面向表面质量的镍基高温合金铣削参数多目标优化研究
被引量：
7
2
作者
田应权
尹瑞雪
易望远
欧丽
机构
贵州大学机械工程学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024年第2期123-131,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51765010)。
文摘
针对镍基高温合金材料在铣削过程中存在表面加工质量低的问题,提出一种基于神经网络及NSGA-Ⅱ算法的工艺参数多目标优化方法。采用不同工艺参数进行数控铣削镍基高温合金Inconel 718加工并获取数据集,以表面粗糙度为输出,不同工艺参数组合为输入,利用麻雀搜索算法建立SSA-BP神经网络模型用于预测Inconel 718铣削表面粗糙度;以最大材料去除率、最小表面粗糙度为优化目标,构建NSGA-Ⅱ工艺参数多目标优化主体模型,调用构建好的预测模型作为主体模型的目标函数并优化求解得到Pareto最优解集。使用TOPSIS法对Pareto最优解集进行最优解决策,得出最佳的工艺参数组合。优化结果表明:该方法不仅可用于高温合金材料数控铣削表面粗糙度预测,还可用于工艺参数优化,为进一步提高数控铣削材料加工质量和效率提供参考。
关键词
数控铣削
表面粗糙度
质量优化
难加工金属材料
神经网络
Keywords
CNC milling
surface roughness
quality optimization
difficult to machine metal materials
neural network
分类号
TH142 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数控铣削能耗预测及切削参数多目标优化研究
易望远
尹瑞雪
田应权
欧丽
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024
10
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职称材料
2
面向表面质量的镍基高温合金铣削参数多目标优化研究
田应权
尹瑞雪
易望远
欧丽
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2024
7
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职称材料
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