【摘 要】
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在制造业中,影响切削性能的关键因素是切削用量的选择,合理地选取切削参数有利于减小刀具的磨损,并延长刀具的使用寿命,同时还能有效地提高被加工零件的质量,更能提升机床的加工效率,为企业节省人力、物力同时还提高了企业的竞争力。由于制造业中机床的种类复杂多样,数量繁多,因此对机床的切削参数进行优化成为当下主要的研究趋势,针对数控车削工艺参数的优化问题,单目标优化方法已经不能满足实际需求,探究多目标优化方法
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在制造业中,影响切削性能的关键因素是切削用量的选择,合理地选取切削参数有利于减小刀具的磨损,并延长刀具的使用寿命,同时还能有效地提高被加工零件的质量,更能提升机床的加工效率,为企业节省人力、物力同时还提高了企业的竞争力。由于制造业中机床的种类复杂多样,数量繁多,因此对机床的切削参数进行优化成为当下主要的研究趋势,针对数控车削工艺参数的优化问题,单目标优化方法已经不能满足实际需求,探究多目标优化方法成为主要的研究方向。本文以25号钢作为试验材料,以CAK6136c数控车床为试验设备,详细地阐述了工件的加工过程。通过对比多种试验设计方法,确定切削速度、进给量和背吃刀量作为自变量,切削力、表面粗糙度和加工时间作为目标函数,提出两种数控车削工艺参数优化方案,并将二者对比。第一种传统优化方案为利用响应面法对切削参数进行多目标优化。具体流程为:基于Design-expert软件设计切削参数的三因素三水平试验,选择Box-Behnken Design（BBD）法把切削用量分为17组,接着进行数控车削试验,记录下试验数据并输入Design-expert软件中,建立回归模型,进行方差分析,并验证模型的可靠性;确定模型可用于拟合后,分析各单变量及其交互作用对目标函数的影响程度,最后根据实际需求选取最佳参数组合。利用传统优化方案的响应面法得到的最佳参数组合为:切削速度为110m/min,进给量为0.13 mm/r,背吃刀量为0.5 mm;基于该参数组合下的切削力为165.95N,表面粗糙度为0.918μm,加工时间为5.44s。其次利用智能多目标优化方案将近似模型和遗传算法相结合。利用Minitab软件设计全因子实验,接着进行数控车削得到试验数据后,基于MATLAB平台分别建立了RBF近似模型和BP近似模型,对比两种模型精度指标后发现RBF近似模型的精度指标更高,更适合作为基于25钢的数控车削工艺参数预测模型。接下来选择具有良好收敛性的NSGA-II算法对RBF近似模型进行寻优,设置好相关参数后对RBF近似模型的预测值进行训练,得到了Pareto最优解集。利用近似模型-遗传算法进行多目标优化后得到的最佳参数组合为:切削速度为107.45m/min,进给量为0.12mm/r,背吃刀量为1.1mm;基于该参数组合下的切削力为151.46N,表面粗糙度为0.604μm,加工时间为4.62s。最后将传统优化方案和智能优化方案的优化结果进行试验并验证方案的可行性,对比结果发现:响应面法优化得到的切削力相对误差为1.2%,近似模型-遗传算法优化得到的切削力相对误差为0.35%;响应面法优化得到的表面粗糙度相对误差为1.3%,近似模型-遗传算法优化得到的表面粗糙度相对误差为0.21%;响应面法优化得到的加工时间相对误差8.8%,近似模型-遗传算法优化得到的加工时间相对误差为0.58%。;进而表明:利用近似模型-遗传算法相结合的方法能更显著地减少刀具磨损、提高工件表面质量和加工效率。
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