數控加工切削參數優(yōu)化的研究

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1、分類號:——UDC:密級:編號:數控加工切削參數優(yōu)化的研究RESEARCHoNomMIZATIoNoFNCMACHINGCUTTINGB劃RAMETERS學位授予單位及代碼:籃壹堡王盍堂≤!!!!§2學科專業(yè)名稱及代碼:扭越劍造叢基自動絲lQ§咝!12研究方向:圓終復信星劍造申請學位級別:亟±指導教師:韭?lián)雐三熬攫研宄生:董世翅論文起止時間!!!!.!!二2111.!!摘要隨著科學技術的發(fā)展,各種先進制造技術逐漸地應用于制造系統(tǒng)中。提高數控加工技術的應用水平,實現高效數控加工已成為當前數控加工技術發(fā)展的一個新課題。本文用優(yōu)化的切削參數來代

2、替普通數控加工過程中工藝人員輸入的經驗切削參數,達到提高加工效率、降低加工成本及獲得高質量產品的目的。本文建立了數控加工中參數優(yōu)化的數學模型,通過對切削過程中影響切削結果的各個因素進行了分析,從而得到了優(yōu)化函數及其約束條件。提出了用神經網絡和遺傳算法來實現對數學模型的優(yōu)化方案,用神經網絡對加工過程中切削參數和結果的非線性映射的關系進行了建模,通過MATLAB中遺傳算法的學習和研究對參數進行了約束性優(yōu)化,并對優(yōu)化結果進行了實驗研究和驗證。優(yōu)化出的結果在加工仿真中的應用,能夠提高切削的時間,達到了提高切削效率的目的。關鍵詞:數控加工加工參數優(yōu)

3、化神經網絡遺傳算法ABSTRACTWiththedevelopmentofmodemscienceandtechnology,eachkindofadvancedtechniquegraduallyappliesinthemanufacturesystem.ToimprovethelevelofCNC’SapplicationandtoachievehJ【ghefficiencyNCtechnologyisthetopicofdevelopingofNCprocessingtechnologytoday.Weusetheoptimized

4、cuttingparametertoreplacetheexperiencedcuttingparameterinputbythecraftintheprocessofordinarynumericalcontrolfinishing,achievingthegoalsofimprovingtheprocessingefficiency,reducingtheprocessingcostandobtainingthehighqualityproduct.Thisarticlehasestablishedthemathematicalmod

5、elofoptimizationparameterwhichinthenumericalcontrolprocessing,throughanalyzingtheeachfactorwhichaffectsthecuttingresultsintheprocessandhasobtainedtherestrictconditionsofmajorizedfunction.Accordingtotheanalysis,thewriterproposedthattousetheneuralnetworkandGAtocarryouttheop

6、timizationplanofmathematicalmodel,andtomodelofthenon-linearmappingrelationwiththeneuralnetworkbetweenthecuttingparameterandtheresultinprocessing.DuetothestudyofGAinMATLAB,thenithascarriedOiltheboundedoptimizationoftheparameterandhasmadetheexperimentalstudyontheoptimizedre

7、sult.Theapplicationoftheoptimizedresultintheprocessingsimulationenhancednotonlythecuttingtime,butalsothecuttingefficiency.Keywords:numericalcontrolmachiningprocessingparameteroptimizationneuralnetworkgeneticalgorithmⅡ長春理工大學碩士學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明:所呈交的碩士學位論文《數控加工切削參數優(yōu)化的研究》,是本人在指

8、導教師的指導下,獨立進行研究工作所取得的成果。除文中已經注明引用的內容外,本論文不包含任何其他個人或集體己經發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體,均已在文中以明確方式標

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