低成本节能的精车车削优化.pdf

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1、DesjgnandR测rCh设计与研究低成本节能的精车车削优化+胡成龙刘小宁(武汉软件工程职业学院,湖北武汉430205)摘要:现代绿色制造加工不仅要求加工质量好、生产效率高、加工成本低,而且要求切削功率低,环境污染小。在考虑了车削加工约束条件的前提下。建立了单位加工工时、单位生产成本及切削功率的多目标车削优化模型,并采用多目标粒子群算法(MoPSo)对车削模型进行优化,获得了进给量、切削速度的最优值。优化结果表明,采用多目标粒子群算法(MoPSO)的车削模型优化方案可以快速有效地确定合理的切削参数。关键词

2、:单位生产成本;加工时间;切削功率;节能;切削参数优化;多目标粒子群算法(MoPSo)中图分类号:THl28文献标识码:APreciseturningOptimizationwithIOwcOstandenergycOnserVatiOnHUChenglong,LIUxiaoning(WuhanVocationalCollegeofSoftwareandEngineering,Wuhan430205,CHN)Abstract:Modemgreenmanufacturingmachiningnotonlyre

3、quiresgoodmachiningquality,highproductionem—butalsomeetslowandlittleenvironmentalciency,lowmachiningcost,machiningpowerpollution.subjecttovariouspracticalconstraints,themulti—objectivecuttingoptimizationmodeloftuming叩era—tionsisproposed,basedonunitproducti

4、oncost,unitcuttingtimeandcuttingpower.MultipleobjectiVepanicleswamoptimization(MOPSO)isappliedtooptimizethetumingmodel,andobtainedtheopti—mizationsolutionofthefeedrateandcuttingrate.Theexperimentalresultsshowtheschemecaneff'ec—tivelydeteHllinethereasonable

5、cuttingparameters.Keywords:unitproductioncosts;cuttingtime;cuttingpower;energyconservation;optimizationofcuttingparam—eters;multipleobjectiVepanicleswa珊optimization(MOPSO)数控技术是现代机械制造业实现自动化、柔性化、精加工时首先应保证获得必要的加工质量,同时集成化生产的基础。采用数控机床、柔性制造系统及又要考虑得到必要的刀具耐用度和生产效率

6、¨以1。传计算机集成制造系统的现代化生产手段和方式,机械统的切削用量常用单位生产成本最低‘3叫J、单位生产零件产品能够实现多品种、产品规格频繁变化、中小批率最高、单位产品利润最高作为优化目标。然而,这种量生产以及产品及时更新换代等功能,从而满足各种过多的聚焦于生产成本、生产效率而忽略了能源消耗生产类型企业适应现代市场变化需求的同时又能提高与环境污染,难以满足绿色节能的现代制造加工技术企业自身经济效益。目前,因数控车床具备加工灵活、要求。通用性强、及自动化生产等特点,是被广泛应用于现代近年来,粒子群算法。5‘

7、8。作为车削优化算法受到机械制造业的数控机床之一。研究学者的重视。文献[5]中,建立了基于实际约束高速化、精密化、节能环保型现代制造加工技术的条件的多工序加工成本单目标优化模型,并采用单目发展趋势,使得切削用量选择范围大大增宽和灵活性标粒子群算法求得切削参数最优解,但是没有考虑到大大增强,凭经验选择切削用量已难以满足绿色节能能量消耗的影响;文献[6]中,建立了加工工时和加工的现代加工技术要求;因此运用数学优化模型、计算机成本的双目标优化模型,通过加权重将双目标优化模技术对切削用量优化具有非常重要的意义。型转

8、换成单目标优化模型,采用单目标粒子群算法求{湖北省武汉市属高校科研项目(2008J12)@甍黜‘·73·设计与研究Designand№a『Ch得切削参数的最优解;但是没有考虑加工质量和能量小,以减少环境污染。单件消耗功率最小可表示为:消耗对工件、机床和刀具的影响;文献[7]中,建立了Min卯=P。+P/叼(6)加工零件表面粗糙度和加工工时的双目标车削优化模式中:P。为电机空载功率,kw;P。为切削功率,kw;'7

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