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基于能耗和表面粗糙度的车削参数优化研究 被引量:15
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作者 崔峰 王德超 朴成道 《机床与液压》 北大核心 2018年第21期136-140,共5页
为了合理地优化车削参数,提出了低能耗、低粗糙度的车削参数优化方法。在CAK3665ni车床上对45钢进行了干车削试验,采集了不同工况下的功耗和工件表面粗糙度值。在建立功耗和粗糙度模型的基础上,以切削比能低、平均粗糙度小为目标,使用... 为了合理地优化车削参数,提出了低能耗、低粗糙度的车削参数优化方法。在CAK3665ni车床上对45钢进行了干车削试验,采集了不同工况下的功耗和工件表面粗糙度值。在建立功耗和粗糙度模型的基础上,以切削比能低、平均粗糙度小为目标,使用多目标遗传算法,优化了车削参数。试验表明,使用优化后的车削参数进行加工,可以有效减小切削能耗和表面粗糙度。 展开更多
关键词 切削比能 表面粗糙度 车削参数优化 多目标遗传算法
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面向高质量高效率低能耗的车削参数优化 被引量:5
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作者 王德超 崔峰 +2 位作者 周云峰 郑圣奎 朴成道 《机床与液压》 北大核心 2019年第23期142-147,共6页
为了实现数控机床的绿色高效制造,以低切削功率、低粗糙度和高材料去除率为目标,对45钢进行了干式单工步正交切削试验。采集不同切削参数下机床的切削功率和工件表面粗糙度值,应用模糊综合评价法对车削参数进行模糊正交优化,得出最优的... 为了实现数控机床的绿色高效制造,以低切削功率、低粗糙度和高材料去除率为目标,对45钢进行了干式单工步正交切削试验。采集不同切削参数下机床的切削功率和工件表面粗糙度值,应用模糊综合评价法对车削参数进行模糊正交优化,得出最优的切削参数。建立切削功率预测模型和表面粗糙度预测模型,并对优选的参数进行了试切试验,将试验结果和经验值与预测值进行了对比,结果表明:使用优化的车削参数进行加工,可以有效地提高效率、降低能耗和表面粗糙度。 展开更多
关键词 绿色高效 模糊综合评价 切削功率 表面粗糙度 车削参数优化
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基于概率约束的轴桥车削参数优化
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作者 李晓科 韩新雨 +3 位作者 赵文波 都金光 尚宝平 肖艳秋 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第1期88-94,共7页
针对轴桥车削时变形大的问题,分别提出相应的工艺改进及加工参数优化策略:通过增加平衡配重减小离心力对车削变形的影响;通过基于概率约束的优化算法选择最优的车削参数,实现车削过程的高效性以及车削精度的可靠性。构建以车削效率为目... 针对轴桥车削时变形大的问题,分别提出相应的工艺改进及加工参数优化策略:通过增加平衡配重减小离心力对车削变形的影响;通过基于概率约束的优化算法选择最优的车削参数,实现车削过程的高效性以及车削精度的可靠性。构建以车削效率为目标的轴桥车削参数优化模型。为充分考虑车削参数的随机变化,以车削变形量小于给定值的概率作为约束。为降低概率约束模型的计算成本,采用基于平移传播的拉丁超立方采样方法确定车削速度、背吃刀量与进给量的参数组合,并通过有限元仿真得出各组参数对应的变形值,进而构建车削变形的克里金模型,在失效概率计算及优化求解过程中直接调用该近似模型。通过对概率约束模型最优点处的参数组合进行试验,验证了本文提出的方法可在轴桥允许变形范围内有效提升车削效率。 展开更多
关键词 轴桥 概率约束 车削效率 车削参数优化 克里金模型
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原位自生TiB_2/Al复合材料车削参数多目标优化方法 被引量:2
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作者 宋国栋 汪文虎 +2 位作者 蒋睿嵩 林坤阳 熊一峰 《航空制造技术》 2016年第17期62-66,共5页
原位自生TiB_2/Al复合材料具有密度小、比强度高、高耐磨等特点,在航空航天领域具有广泛的应用前景。主要针对TiB_2/Al复合材料车削参数对表面粗糙度的影响进行探索性研究。首先,以车削速度、进给速度、车削深度为对象,基于单因素试验... 原位自生TiB_2/Al复合材料具有密度小、比强度高、高耐磨等特点,在航空航天领域具有广泛的应用前景。主要针对TiB_2/Al复合材料车削参数对表面粗糙度的影响进行探索性研究。首先,以车削速度、进给速度、车削深度为对象,基于单因素试验研究了车削参数控制域。进一步在控制域内设计正交试验,并基于试验结果研究了表面粗糙度与车削参数的映射关系,推导了材料去除率模型。最后,以表面粗糙度和材料去除率为优化目标,提出并研究了基于GA-Pareto的车削参数多目标优化方法,并通过试验验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 TIB2/AL复合材料 表面粗糙度 车削参数优化 遗传算法
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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 《机械设计与制造》 北大核心 2013年第7期119-122,共4页
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... 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。 展开更多
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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