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      基于多變異位遺傳算法的銑削參數(shù)優(yōu)化研究

      2018-08-07 08:03:22高慶崔友昌李松
      科技資訊 2018年4期
      關(guān)鍵詞:參數(shù)優(yōu)化

      高慶 崔友昌 李松

      摘 要:為了科學(xué)的定量在機(jī)加工工藝過程中的銑削參數(shù),建立以加工時間為目標(biāo)函數(shù),銑削參數(shù)為變量,零件表面粗糙度,機(jī)床有效功率為約束條件,采用多變異位自適應(yīng)遺傳算法,通過改進(jìn)的交叉和變異算子確保每一個基因的有效性,同時采用多變異位和自適應(yīng)的方法保證基因個體的多樣性和算法的收斂性。通過實例仿真驗證了算法的有效性。

      關(guān)鍵詞:多變異位遺傳算法 機(jī)加工藝 銑削 參數(shù)優(yōu)化

      中圖分類號:TP162 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2018)02(a)-0034-02

      銑削工藝對機(jī)加工藝來說是至關(guān)重要的,良好的優(yōu)化銑削參數(shù)可以顯著提升機(jī)加工的質(zhì)量和精度。時政博等[1]利用對機(jī)床的震動進(jìn)行實時的監(jiān)控,及時掌控生產(chǎn)過程中機(jī)床的穩(wěn)定性和通過對生產(chǎn)中銑齒功率進(jìn)行建模對銑齒功率進(jìn)行預(yù)測,對銑削參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。汪輝等[2]構(gòu)建了以機(jī)加工時間和加工的成本為目標(biāo)函數(shù),表面粗糙度、機(jī)床功率為約束條件,對銑削參數(shù)中的齒輪進(jìn)給量以及切削速度和切削深度進(jìn)行優(yōu)化。本文采用多變異位自適應(yīng)遺傳算法進(jìn)行銑削參數(shù)的優(yōu)化,構(gòu)建以加工時間為目標(biāo)函數(shù)、切削深度、切削速度、表面粗糙度為其約束條件。多變異位自適應(yīng)遺傳算法保證了每一個個體的有效性,確保了基因的多樣性,是算法具有良好的收斂性。最后通過實例仿真,驗證了該算法的有效性。

      1 問題建模

      1.1 建立模型

      本文采用最高生產(chǎn)效率法來建立模型,即根據(jù)一個零件的加工時間,以使其最小為優(yōu)化目標(biāo)來建立函數(shù)關(guān)系式。由機(jī)械加工工藝手冊[3]可知,單件工件加工時間的計算公式為:,式(1)中,V為切除工件體積,v為銑削速度;f為進(jìn)給量;為銑削深度。

      1.2 約束條件

      機(jī)加工藝的約束[4]主要有3個部分組成:機(jī)床功率P,零件表面粗糙度,以及銑削參數(shù)v,f,ap的上下限。

      1.2.1 機(jī)床有效功率約束

      ,式中,F(xiàn)為銑削力,為機(jī)床最大功率。其中銑削力為:,Z為齒數(shù),D為銑刀直徑,B為銑削寬度。

      1.2.2 零件表面粗糙度約束

      式中,Ramax為零件表面粗糙度[4]的上限。

      1.2.3 銑削參數(shù)約束

      ,式中,Vmin和Vmax分別為銑削速度的上下限,fmin和fmax分別為進(jìn)給量的上下限,apmin和apmax分別為銑削深度的上下限。

      2 基于多變異位遺傳算法的銑削參數(shù)優(yōu)化

      2.1 編碼方式

      遺傳算法的種群由許多個體組成,而每個個體對應(yīng)一組銑削參數(shù)。對3個參數(shù)銑削速度、進(jìn)給量和銑削深度采用二進(jìn)制編碼。

      2.2 種群初始化

      隨機(jī)產(chǎn)生500個個體數(shù)目的初始種群,并對每個個體進(jìn)行二進(jìn)制編碼,生成一條染色體。對初始種群進(jìn)行約束判斷和適應(yīng)度計算,對不滿足約束條件的個體,其適應(yīng)度為零。若個體適應(yīng)度為零,則將被淘汰,即不會遺傳給下一代。

      2.3 適應(yīng)度函數(shù)

      遺傳算法以適應(yīng)度函數(shù)為搜索依據(jù),適應(yīng)度值越大,染色體個體被保留的概率越大,我們建立的目標(biāo)函數(shù)是以時間為變量的函數(shù),所以適應(yīng)度函數(shù)為:。式(f)中,Si為第i個染色體。

      2.4 交叉和變異算子

      交叉概率以及變異概率對遺傳算法的影響最大。這兩個因素決定了算法的行為和性能,對算法能否有良好的收斂性具有至關(guān)重要的作用。因此,采用自適應(yīng)交叉概率和變異概率時,對不同的適應(yīng)度值采取不同方式的交叉概率和變異概率組合,對于適應(yīng)度值比較大的我們將交叉概率和變異概率的值設(shè)定的小一點,來保證比較優(yōu)秀的個體能遺傳到下一代,反之,我們將交叉概率和變異概率的值設(shè)定的小一點,將適應(yīng)性比較差的個體淘汰掉,始終保持種群優(yōu)秀個體的迭代遺傳。

      3 實例仿真與實驗

      以機(jī)加工藝的粗銑為例:銑削速度v的上下限分別為300m/min、100m/min,進(jìn)給量f的上下限分別為4.0mm/r、3.0mm/r,銑削深度的上下限分別為5.0mm、3.5mm,機(jī)床最大功率為22000,工件表面粗糙度Ra上限為12.5μm。

      由圖2可以看出經(jīng)過算法進(jìn)行優(yōu)化后,加工時間縮短了13%,表面粗糙度減少了5%,經(jīng)過實例驗證,方法具有可行性?;诙嘧儺愇坏倪z傳算法可以提高機(jī)加工的生產(chǎn)效率和生產(chǎn)質(zhì)量。

      4 結(jié)語

      采用多變異位自適應(yīng)遺傳算法,通過改進(jìn)的交叉和變異算子確保每一個基因的有效性,同時采用多變異位和自適應(yīng)的方法保證基因個體的多樣性和算法的收斂性。通過實例仿真驗證了算法的有效性。

      參考文獻(xiàn)

      [1] 時政博,黃筱調(diào),丁文政,等.基于自適應(yīng)控制技術(shù)的銑削參數(shù)優(yōu)化[J].組合機(jī)床與自動化加工技術(shù),2012(4):105-107.

      [2] 汪輝,劉美紅,秦穎,等.基于遺傳算法的銑削參數(shù)優(yōu)化研究[J].新技術(shù)新工藝,2010(5):41-43.

      [3] 艾興,肖詩綱.切削用量簡明手冊[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,1994.

      [4] 楊廣勇,王育民.金屬切削原理與刀具[M].北京:北京理工大學(xué)出版社,1994.

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