基于改进型遗传算法的数控铣削参数优化
严胜利1
付辉2
李浩1
1.广安职业技术学院,广安6380002.兰州理工大学 电气工程与信息工程学院, 兰州730050
摘要：数控加工在传统制造业与国防战略产业中的运用日益广泛,而优化铣削参数与加工的效率、质量与成本息息相关.首先构建了带约束性的多目标优化函数作为参数优化模型,进而采用ENDE-NSGA-II的方法完成参数优化,该方法采用NDX交叉算法、CA排序方法和DE策略能增大搜索区间,可通过累积单体Pareto序列结果与密度参量保证群体多元化分布,并提升收敛速率.采用DMU125P型五轴数控机床结合Matlab 2020完成加工参数、质量和系统稳态的对比实验.结果表明,与传统经验加工方法对比,通过ENDE-NSGA-II的方法所优化的加工参数能够保证加工效率的前提下,改善表面粗糙程度,提升工件的加工品质;并增大刀具耐磨度,提高经济效益.此外,能够让系统较快达到稳态.
关键词：多目标NDX交叉CA排序ENDE-NSGA-Ⅱ数控加工
分类号：TH164(机械制造工艺)
资助基金：国家自然科学基金(62001198)四川省革命老区自筹项目(SLQ2020SD-021)
论文发表日期：2022-06-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 620-626 )
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