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题名基于改进人工蜂群算法的数控切削参数优化
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作者
邓宇锋
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机构
江苏信息职业技术学院
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出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2016年第5期46-50,89,共6页
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文摘
为提高生产效率、降低生产成本,建立了以最小加工时间和最低生产成本为优化目标的多目标切削参数优化模型,并综合考虑了实际生产过程中的各种约束条件,可同时对多道工序的切削参数同步进行优化。将粒子群算法嵌入人工蜂群算法以提高人工蜂群算法的优化性能,并将其用于优化所建立的切削参数优化模型。具体案例实验表明,改进的人工蜂群算法相比于其他基本算法能够得到更优的切削参数组合。
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关键词
多工序切削参数优化
最小加工时间
最低生产成本
多目标优化
人工蜂群算法
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Keywords
multi-process optimization of cutting parameters
minimum processing time
the lowest production cost
multi objective optimization
Artificial Bee Colony （ ABC ） algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多工序车削的自适应搜索非支配排序遗传算法
被引量：9
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作者
陈青艳
胡成龙
焦红卫
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机构
武汉软件工程职业学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2013年第7期119-122,共4页
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基金
湖北省武汉市属高校科研项目(2010140)
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文摘
在实际数控生产加工过程中,切削参数的优化对于保证加工质量、提高生产效率和降低加工成本具有非常重要的意义。为计算以单位生产成本最小为优化目标的多工序车削非线性优化模型,在NSGA-II算法基础上提出了一种新的自适应搜索非支配排序遗传算法(ASNSGA)。多工序车削加工实例结果表明,与模拟退火算法(SA/PA)、分散搜索算法(SS)及浮点编码遗传算法(FEGA)优化算法比较,自适应搜索非支配排序遗传算法得到最低的单位生产成本,有助于数控加工中粗车进给量、粗车切削速度及精车进给量、精车切削速度等切削参数的优化选择。
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关键词
单位生产成本
自适应搜索非支配排序遗传算法
多工序车削切削参数优化
粗精车进给量
粗精车切削速度
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Keywords
Unit Production Cost
Adaptive Search Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm
Multi-Pass Turning Operations
Optimization of Cutting Parameters
Feed Rate in Rough and Finish Machining
Cutting Speed in Rough and Finish Machining
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TG51
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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