前言:
節能減排是2015年巴黎氣候大會的重要議題,因此當前大力發展并實現低碳經濟,應對經濟衰退、環境惡化和氣候變化已成為世界各國的發展目標。據國際能源署(Int erna-tional Energy Agency, IEA)調查表明,制造業中C02排放置約占全球排放量的36% [1]。目前,我國作為制造業大國,機床保有置巨大,其合理的切削加工用置,對節省能置消耗、提高加工效率以及減少加工成本具有重要的意義。
近些年來,隨著優化理論在很多領域的應用,國內外很多學者已對切削參數優化問題進行了研究,并且也已取得了很多成果。重慶大學的李聰波等0提出了單一工步環境下面向高效低碳的CNC加工參數多目標優化模型。北京骯空骯天大學的陳志同等0提出了面向單元過程的、以單位時間利潤率為目標函數的單元切削過程的切削參數優化模型。武漢工程大學的秦建華等a將遺傳算法和粒子群算法這兩種起源于生物仿生學的優化算法結合起來研究切削參數的優化問題。華中科技大學的李新鵬等s在基本粒子群算法的基礎上,引入鄰居的概念,提出了一種元胞粒子群算法(CPS0)對非線性和多約束的CNC加工參數進行優化。針對以上研究發現,目前的研究大多是僅針對單一的工序或單次走刀的切削問題來優化求解,沒有考慮到整個切削加工過程中多道工序組合切削的特點。因此,縱然這些研究取得不錯的研究成果,但對于整個CNC切削加工過程的多工序以及多工步問題的優化效果還不是特別明顯。而且目前對于低能耗、低排放的問題越來越受到重視?;诖?本文以車削加工為例,充分考慮工序組合情況的切削參數問題,并引入近幾年比較流行的群智能算法對目標函數進行優化,通過加工實例進行驗證,從而在節能減排以及生產效率方面有了一定的效果。
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結束語:
(1) 本文建立了以最小加工時間和最低的碳排放置為目標的優化模型,并綜合考慮了實際加工過程中加工中心的固有屬性、零件尺寸的要求、零件加工的表面質置等多方面的條件約束,可同時對多道工序的切削參數同步進行優化,在改善加工效率的同時在降低碳的排放量上也取得一定效果。
(2) 將粒子群算法嵌入人工魚群算法,兩種算法相輔相成,并利用改進的人工魚群算法對優化模型進行求解。通過具體案例驗證優化模型并同其它算法的優化結果進行比較。結果表明,改進的人工魚群算法能獲得相對于其它基本算法更優的結果,驗證了該算法的可行性。
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