基于QPSO的数控加工切削参数优化.pdf

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1、·信息技术·胡云·基于QPSO的数控加工切削参数优化基于QPSO的数控加工切削参数优化胡云(无锡市广播电视大学，江苏无锡214011)摘要：QPSO是基于PS(Y的改进算法，具有全局搜索能力强，收敛速度快、鲁棒性高等特点。现利用QPSO对根据数控加工中机床和刀具的实际约束而建立的以进给量和切削速度为变量的数学模型进行优化，仿真结果表明经过QPSO优化得到的进给量和切削速度的值比经验值更能满足生产率最大化和生产成本最小化的要求，同时也明显优于PSO。关键词：数控加工；切削参数；优化；QPSO；PSO中图分类号：TH166文献标志码：B文章编号：1671-5276(2010)01-0135-

2、03ComputerNumericalControlMachiningParameterOptimizationBasedonQuantumParticleSwarmOptimizationHUYun(WuxiRadio＆TelevisionUniversity，Wuxi214011，China)Abstract：QPSO(quantumparticleswarmoptimization)isowingtothePSO(particleswarmoptimization)improvementalgorithm．Ithasanadvancedcharacteristicsofstrong

3、overallsituationsearchingability，highconvergencespeedandhighrudestick．Thispa-perusesQPSOtooptimizethemathematicmodelaccordingtothevariableofCNCmachinetoolandcu~ingfeedandspeed．Thesimulatedresultimdicatesthatthecu~ingfeedandspeedvalueswhichareoptimizedbyQPS0aremoreappliedtotherequirementsofhighpro

4、ductionandlowproductioncostsandthevaluesareobviouslybe~erthanthoseofPSO．Keywords：numericalcontrolmachining；cu~ingparameters；optimization；QPSO；PSO1PSO算法0引言1．1基本PSO理论QPSO(quantumparticleswarmoptimization，量子粒子群优化算法)是基于量子行为对PSO(particleswarmopti-PSO最早源于对鸟群觅食行为的研究，通过模拟鸟群mization，粒子群优化算法)进行改进的算法，算法通过种的

5、捕食行为来达到优化问题的求解。PSO将每个个体看群中粒子间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索，作D维搜索空间中的一个没有体积的微粒，每个粒子就其收敛速度快、鲁棒性高、全局搜索能力强，且不需要借助是解空间中的一个解，根据自己和同伴的飞行经验来动态问题本身的特殊信息。调整自己的飞行。第i个粒子表示为置X=(¨，⋯，在实际的数控加工生产中参数一般取经验值，其不足。)，它经历过的最好位置记为P：(P，P，⋯，P)，称为在于不能满足生产率最大化和生产成本最小化的要求，本个体极值(pBest)；整个群体所经历过的的最好位置，就是文将建立以进给量和切削速度为变量的多目标优化模型，整个群体目前找到的

6、最优解，叫做全局极值(gBest)，每个并引入协调系数将其转化成单目标优化模型，最后利用粒子都有一个速度，记作，粒子根据如下的公式来更新QPSO对其优化，以获得较好的结果。自己的速度和新的位置--：f【(⋯)r卸dt(吲一())z(g卜墨()(1)t+1)=X(t)+Vi(t+1)式中c。，C为学习因子，分别调节向个体极值和全局将粒子定义在由概率密度函数决定的一个量子空间内，这极值方向飞行的步长；rand。，rand：为[0，1]之间的随机样能解决的问题范围就更广义。在量子空间中粒子的满数。为了防止粒子飞离解空间，粒子的速度被限制在足聚集态的性质完全不同，可以在整个可行解空间中进行[一，

7、]之间。∞称为惯性权重，它使粒子保持运动搜索，因而QPSO的全局搜索性能远远优于PSO。粒子的惯性，起着调整算法全局和局部搜索能力的作用。粒子在位置由波函数(，t)来决定：解空间内不断跟踪个体极值与全局极值进行搜索，直到达+∞+∞rr到规定的最大迭代次数或小于规定的误差标准为止。『Ildx=IQdxdydx=1(2)JJ1．2QPSO理论其中Q是粒子在时刻T出现在(，Y，z)位置的概率，文献[2]从量子力学的角度出发提出了新的QPS