基于混合遗传算法的数控铣削参数多目标优化  被引量:5

Multi-Objective Optimization of the NC Milling Parameters Based on Hybrid Genetic Algorithm

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作  者:谢科磊 王彪[1] 郝领斌 石文伟[1] 

机构地区:[1]中北大学机械工程与自动化学院,山西太原030051

出  处:《机床与液压》2014年第7期67-69,118,共4页Machine Tool & Hydraulics

摘  要:针对数控程序编写以及数控仿真时切削参数的优化问题,根据最优化思想,构建数控铣削加工的数学模型,应用遗传算法与模拟退火算法相结合的混合遗传算法及MATLAB工具对切削参数进行优化,并用实验验证其对提高数控机床加工效率和降低加工成本的可行性。Aimed at the optimization of cutting parameters problem in numerical control (NC) programming and NC simulation, according to the most optimization idea, the NC milling mathematical model was built. The cutting parameters by MATLAB tools and a hybrid genetic algorithm (GA) combined by genetic algorithms and simulated annealing (SA) were optimized. By using experiments, it verifies the feasibility and the improvement of the efficiency of CNC machining, as well as reducing cost.

关 键 词:数控铣削 切削参数 混合遗传算法 遗传算法(GA) 模拟退火算法(SA) 多目标优化 

分 类 号:TH16[机械工程—机械制造及自动化] TG501.2[金属学及工艺—金属切削加工及机床]

 

参考文献:

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引证文献:

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