采用小波分析和遗传算法的铣削参数优化方法研究  

Methods of optimization of milling parameters based on wavelet analysis and genetic algorithm

作　　者：陈捷[1] 张成强[1] 曾祥超[1] 马旭[1] 

机构地区：[1]南京工业大学工业装备数字制造及控制技术重点实验室,南京210009

出　　处：《现代制造工程》2010年第8期97-100,共4页Modern Manufacturing Engineering

基　　金：江苏省自然科学基金项目(BK2008374)

摘　　要：将小波分析方法应用于刀具状态监测中,找出刀具发生故障的时间点,确定刀具耐用度。以刀具的加工生产率和耐用度作为遗传算法目标函数进行全局寻优,获得铣削参数最优搭配,从而提高刀具的加工生产率和使用寿命。Wavelet analysis is used to monitor the tool condition,find out the time when the tool breakage and determine the tool life.Taking the productivity of the processing tool and the tool life as the objective function of genetic algorithm for the global optimization,the most optimized milling parameters is obtained so as to enhance the productivity of the processing tool and the tool life.

关 键 词：小波分析 遗传算法 铣削参数 

分 类 号：TG501.2[金属学及工艺—金属切削加工及机床]