基于遗传算法的高速加工切削参数优化.pdf

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1、设计与制造·机械研究与应用·基于遗传算法的高速加工切削参数优化张如敏，张建锋(河北邯郸钢铁集团设备制造安装有限公司，河北邯郸056001)摘要：结合响应面法和遗传算法的原理及应用，以回归统计方法建立了淬硬模具钢高速铣削表面粗糙度的响应面模型，通过遗传算法得到最优的切削工艺参数组合，为高速加工切削参数的选择和表面质量的控制提供了一种有效的方法。关键词：响应面；遗传算法；粗糙度；加工切削参数中图分类号：034文献标识码：A文章编号：1007-4414(2011)05-0056-02Theoptimizationofhi

2、lghspeedcuttingparanaterbasedongeneticalgorithmZhangRu-min，ZhangJian—feng(HebeiHandanironandsteelgroupequipmentmanufactureinstallationCo．，Ltd，HandanHebei056001，China)Abstract：Combinedwiththeprincipleandapplicationoftheresponsesurfacemethodandgeneticalgorithm，t

3、hecolddiesat-faceroughnessofhishspeedmillingresponsesui~acemodelhasbeenestablishedusingthereturntostatisticalmethodandthentheoptimalcuttingprocessparametercombinationarcgotthroughanalysingthegeneticalgorithm，whichprovidesakindofel-fectivemethodforhighspeedproc

4、essingcuttingparameterselectionandsurfacequalitycontro1．Keywords：RSM；geneticalgorithm；surfaceroughheSS；cuttingparanater1引言似函数关系可以用下式表示：NB零件的表面粗糙度是衡量零件质量和机床加工—y(x)=／()+占=乏()+=()Or+8效能的一个重要指标。高速加工中切削参数(如切J一削速度t，、进给率轴向切削深度a)的选择，是决定式中：f(x)为目标或约束条件的近似函数；h()为所加工零件精度

5、和表面质量的关键因素⋯。目前大基函数；NB为基函数h()的项数；为待定回归多多数工厂在生产中仅凭经验或参考切削手册来选择项式系数向量；为拟合误差。的切削参数往往不是最佳值，而运用现代切削理论和如果系统有弯曲，则必须用更高阶的多项式，如智能建模理论寻求切削参数的最优组合，则是切削参二阶模型，h()的二次基表达如下：数选择的一个重要方向。对切削参数的优化选择，许h(x)=[1，，⋯，，，XlX2，⋯，X1，⋯2]T多专家学者作了大量工作，运用的方法主要有人工神采用相对简单却有较高准确性的二次多项式拟经网络法、模拟退火算

6、法等．3J。在化工、食品工业合模型，建立的二阶响应面模型是否真正反映目标与中，用于寻优操作的遗传算法在机械优化设计中，也设计变量之间的统计规律性需要通过决定系数(表愈来愈显现出其应用价值。笔者基于响应面和遗传示模型测量的精确性)检验，决定系数和调整后算法，建立以切削速度、进给率、切削深度为切削参数的决定系数，如果和越接近1，表示模型越的淬硬模具钢表面粗糙度的近似响应面模型函数，利为精确。用遗传算法调用该近似模型执行优化，对高速加工切3实验设计削工艺参数进行了优化设计。3．1实验条件2响应面法实验机床：DMC一75V

7、LINER(五坐标立式加工中响应面法(ResponseSurfaceMethods，RSM)是以心)，机床功率P=30kW，最高主轴转速n=28000#试验设计为基础的，用于处理多变量问题和分析的一rain，最大进给速度／．眦=60m／rain。种数量统计技术J。其基本思想是在试验测量、经刀具：VC2SBR0300端铣刀，直径d=6ram，两齿，验公式或数值模拟的基础上，对整个设计空间子域内(AL，Ti)N涂层。的设计点集合进行连续的试验求值，从而得出真实响工件：w—Nr．1．2344淬硬模具钢，HRC50—54，

8、长应值的全局逼近。方体。如果响应适合于用自变量的线性函数建模，则近加工方式：铣平面。收稿日期：2011—08—28作者简介：张如敏(1978-)，男，河北邢台人，工程师，主要从事切削、磨削技术及数控装备以及机械CAD／CAM方面的研究工作。·56·设计与制造·机械研究与应用·测量：Sruftest500表明粗糙度测量仪。确定系数和调整后的判决系数值，由此可知