基于GABP和改进NSGA-Ⅱ的高速干切滚齿工艺参数多目标优化决策#br#

针对高速干切滚齿过程中的工艺参数优化决策问题,提出一种基于加工工艺样本预测和多目标遗传优化算法的工艺参数优化决策方法。基于实际加工工艺样本集,以改进的多目标遗传算法（improved NSGA-Ⅱ）为主体模型,以最大刀具寿命、最小加工能耗为优化目标,以加工质量、加工时间为约束条件,利用遗传反向传播算法（GABP）神经网络建立关于加工优化目标的预测模型,将其作为多目标优化模型的适应度函数;通过DBSCAN算法获取待优化滚齿工艺问题的相似样本集,建立多目标优化问题输入区间;构建面向待优化滚齿工艺问题的多目标优化模型,迭代搜索最优工艺参数集。     

基于GABP和改进NSGA-Ⅱ的高速干切滚齿工艺参数多目标优化决策

针对高速干切滚齿过程中的工艺参数优化决策问题,提出一种基于加工工艺样本预测和多目标遗传优化算法的工艺参数优化决策方法。基于实际加工工艺样本集,以改进的多目标遗传算法(improved NSGA-Ⅱ)为主体模型,以最大刀具寿命、最小加工能耗为优化目标,以加工质量、加工时间为约束条件,利用遗传-反向传播算法(GABP)神经网络建立关于加工优化目标的预测模型,将其作为多目标优化模型的适应度函数;通过DBSCAN算法获取待优化滚齿工艺问题的相似样本集,建立多目标优化问题输入区间;构建面向待优化滚齿工艺问题的多目标优化模型,迭代搜索最优工艺参数集。     

基于并联GABP与NSGA-Ⅱ的微铣削子午线轮胎模具侧板工艺参数优化

针对微铣削子午线轮胎模具侧板过程中存在刀具磨损严重和能量消耗高的问题,提出了一种基于并联GABP神经网络和NSGA-Ⅱ的多目标工艺参数优化方法。对传统多目标GABP预测模型进行了改进,以试验数据为样本建立了切削三要素为输入,刀具磨损面积与切削比能为输出的并联GABP神经网络预测模型,刀具磨损面积预测误差降低了40.82%。以最小刀具磨损面积、最小切削比能为优化目标,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对切削参数进行多目标优化,获得了20组pateto解。最终在兼顾刀具磨损面积和切削比能的情况下,通过对原始试验数据和pareto解集进行灰色关联分析获得了最优切削参数组合:n=19 185.423 r/min,f_z=0.038 mm/z,a_p=0.517 mm,实现了工艺参数优化。     

基于改进NSGA-Ⅱ算法的发动机活塞机构优化设计

为提高发动机活塞机构的运动性能,提出了以最小跟踪误差和传动角与直角的偏差最小为优化目标,建立发动机活塞机构多目标优化模型,引入NSGA-Ⅱ算法对活塞机构进行多目标优化。为提高NSGA-Ⅱ算法的种群的多样性和搜索能力,对交叉算子和变异算子进行改进,应用NSGA-Ⅱ算法与改进算法对发动机活塞机构优化问题进行求解,分别得到各自的Pareto解集,并通过逼近理想解排序法选出最优解进行对比。通过实验对比表明,改进算法的Pareto解集分别更均匀、收敛速度快、跟踪误差更小,能为发动机活塞机构的优化设计提供参考依据。     

基于NSGA-Ⅱ算法的低碳机床主轴多目标优化设计

机床加工过程能耗及碳排放分析表明,主轴转动惯量是影响机床能耗和碳排放的重要因素之一。考虑弯矩和剪力对主轴刚度的影响,以机床主轴刚度最大和转动惯量最小作为优化目标,以强度、刚度和扭转等受载变形作为约束条件,建立面向高质、低碳的机床主轴多目标优化模型;采用多目标进化算法NSGA-Ⅱ求解,获得Pareto最优解集,为选择最优主轴结构参数提供支持。机床主轴设计案例分析表明,通过提高机床主轴刚度、减小转动惯量,有效地降低了机床加工过程碳排放。     

基于多目标优化的乘用车后排座椅轻量化设计

提出第二代非劣排序遗传算法(NSGA-II)结合响应面法(RSM)-径向基神经网络方法(RBF)混合近似模型和逼近理想解排序(TOPSIS)方法对某乘用车后排座椅进行结构-材料一体化多目标轻量化设计研究。结合有限元理论建立仿真模型,并通过行李箱碰撞试验验证仿真模型的正确性,根据工程经验和座椅靠背骨架吸能分析确定了6个优化部件厚度、材料的设计变量及取值范围;采用RSM-RBF混合近似模型方法拟合设计变量与响应之间的关系;利用NSGA-Ⅱ算法对优化问题进行求解,得到Pareto最优解集。最后采用基于熵权TOPSIS方法对Pareto最优解集进行排序确定最佳折中解。结果表明:在满足各项安全性能法规的前提下,乘用车后排座椅减重3.57 kg。     

碳效率目标下的铣削切削参数优化研究

为了提高数控铣削加工过程的能量利用率,降低铣削加工过程中的碳排放量,基于铣削加工能耗分析的基础,建立了数控铣床能耗模型,并基于铣削工艺输入输出特性提出了铣削工艺碳排放评估函数,结合材料去除率提出碳效率概念,以此作为优化目标,并以机床主轴转速和进给量作为优化变量,考虑机床各项性能参数和工件的加工质量等约束,建立了基于碳效率的数控铣削切削参数优化模型,并通过案例,采用遗传算法对模型进行优化求解,验证了该模型的有效性。     

基于改进引力搜索算法的铣削加工参数低碳建模及优化

针对数控机床铣削加工特点，考虑刀具寿命、加工表面质量、切削速率和铣床工艺性能等条件，以铣削加工过程中的单位体积碳排放、单位体积生产成本和加工时间为目标，以切削速率、每齿进给量和切削宽度三参数为优化变量，建立了铣削加工参数多目标优化模型，并提出了一种改进的非支配排序引力搜索算法对该多目标模型进行求解。在所提出算法中采用精英保留策略和位置更新回退操作，引导群体质点向真实Pareto最优解集区域靠近。在遗传算法的交叉操作启发下，提出精英精英交叉策略和精英非精英交叉策略，增加了群体多样性。最后与原始非支配排序引力搜索算法和教学优化算法进行对比，验证了所提改进算法的优越性和可行性。采用灰色关联度法在获得的Pareto最优解集中选择满意解，为面向绿色制造的切削参数优化提供了一种新的思路。     

基于GA-BP神经网络的刀具寿命预测研究

刀具的使用寿命对于刀具需求计划制定、刀具生产准备以及切削参数的设置等具有重要影响。为了准确预测刀具使用寿命,在BP神经网络中引入了一种新型遗传算法,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络的刀具寿命预测方法。BP神经网络中的权值和阈值利用遗传算法进行优化处理,训练BP神经网络预测模型求得最优解。实验结果表明,基于GA-BP神经网络刀具寿命预测方法相比传统BP神经网络预测具有更高的寿命预测精度,为刀具需求制定、成本核算、切削参数的制定提供了理论依据。     

基于动态加点Kriging模型的机床立柱多目标优化

为改善机床性能,提出一种将拉丁超立方实验设计、动态加点准则Kriging模型、NSGA-Ⅱ遗传算法相结合的多目标优化方法.通过特性分析表明机床立柱是整机静动态特性的薄弱环节,选取立柱尺寸参数为设计变量,通过拉丁超立方实验设计法抽取样本点构建机床立柱多目标优化的动态加点Kriging代理模型,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对响应面模型进行寻优逼近得到Pareto最优解集,选择符合权重要求的一组数据作为优化结果.验证表明,机床整机前两阶固有频率显著提高,整机刚度得到加强.     

面向能耗的2.5D型腔数控铣削加工刀具组合优化选择

为降低数控机床的能量消耗,深入研究了2.5D型腔数控铣削加工过程中的刀具组合优选问题。系统地分析了刀具组合与2.5D型腔数控铣削加工过程能耗的映射关系,揭示了刀具直径和刀具可行域对加工能耗的影响,并构建了多刀具数控铣削加工能耗函数。建立了以可行刀具为优化变量、以能耗和成本为优化目标的数控铣削加工刀具组合多目标优化模型,提出一种基于有向图和Dijkstra算法的刀具组合优化求解方法。以某2.5D型腔数控铣削加工刀具组合优选为例开展实验,验证了所提模型与方法的有效性和实用性。     

考虑碳排放与收益的随机并行拆卸线平衡优化

针对废旧产品回收过程中,需有选择对综合收益高的零部件进行拆卸的问题。选择最小工作站数,平滑度,碳排放量,拆卸收益作为优化目标,并对相应目标进行量化分析,提出一种随机并行拆卸线平衡优化方法。在构建随机并行拆卸线基本解集的基础上,为避免Pareto解集逐渐趋同的问题,提出一种基于环形拓扑结构的花授粉算法(Ring topology flower pollination algorithm, Ring-FPA),实现了对Pareto解集的决策处理,获得考虑碳排放与收益的随机并行拆卸线平衡最优解。以手机和笔记本电脑并行拆卸线平衡优化为例,选择NSGA-Ⅱ、FPA,以及AFSA算法进行对比,对所提方法的可行性和有效性进行了验证。     

基于Isight平台NSGA-Ⅱ方法的3-PRS并联机构多目标优化

把Isight软件运用到3-PRS并联机构的多目标参数优化中,分析并建立3-PRS并联机构的工作空间、灵巧度、刚度和承载能力的指标。采用蒙特卡洛方法对多目标指标函数进行编程求解,以Isight软件为平台,集成Matlab软件,构建多目标优化基本流程,用Isight软件中封装的NSGA-Ⅱ方法对3-PRS并联机构的五个目标函数进行优化。得到分布性良好的Pareto解集及Pareto前沿,目标指标得以分析,并得出参数与目标之间变化规律。可根据优化信息,在Pareto解集中选取适合实际工况的最优解,最后给出优化算例。     

基于神经网络和遗传算法的液压机上梁轻量化和刚度优化设计

提高刚度和轻量化是液压机设计中重点研究的内容。针对传统设计方法难以解决上梁刚度和轻量化之间的矛盾问题,提出了基于神经网络和遗传算法的液压机上梁轻量化和刚度优化设计方法。在液压机设计过程中,建立了上梁有限元分析的参数化模型。采用正交试验设计安排试验方案,获取试验数据。以试验数据为训练和检测样本,建立了设计参数与刚度和质量目标之间的非线性映射关系的神经网络模型。运用NSGA-Ⅱ遗传进化算法对神经网络模型进行优化,在指定参数区域内找出设计参数的Pareto最优解集。结果表明:该方法对于液压机上梁的多目标优化具有明显的效果。     

基于Pareto最优原理的钻机钻进参数多目标优化

针对某双管定向钻机,提出了基于Pareto最优原理的钻进参数多目标优化方法。该方法根据钻机性能与工况,考虑水力对钻头比能影响,确定了钻进参数优化模型。针对罚函数处理约束条件的不足,引入了改进约束条件处理策略,提出了基于小生境思想拥挤度值计算方法及自适应交叉和变异算子。测试了改进算法的性能,并将改进算法用于求解基于某煤矿工程实际建立的钻机钻进参数优化模型。研究结果表明：与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法相比,改进算法在求解测试问题时具有更好的收敛性与分布性。利用改进算法求解实际问题时得到的Pareto前端解集分布均匀,而且有效提高了机械钻速,延长了钻头寿命并降低了钻头比能。     

基于NSGA-Ⅱ的智能化电铲多目标最优挖掘轨迹规划

为实现智能化电铲实时节能的挖掘,提出了一种基于非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-Ⅱ)的智能化电铲多目标最优挖掘轨迹规划方法。首先,通过拉格朗日方程建立智能化电铲工作装置动力学模型;然后,使用高次多项式对挖掘轨迹进行插值,将挖掘轨迹寻优问题转化为多项式系数寻优问题,最后,以挖掘时间最短及单位体积物料的挖掘能耗最小作为优化目标,以电机性能与挖掘过程中几何条件等作为约束,利用多目标优化平台PlatEMO,将NSGA-Ⅱ作为多目标优化算法,指定待优化问题的目标函数及约束函数,获取到多目标优化Pareto最优解集,基于决策偏好设置权重并根据TOPSIS法获取最优解,得到多目标最优挖掘轨迹规划结果。结果表明,优化后挖掘轨迹满足实时节能的挖掘要求。     

基于最小切削力波动位置的数控铣削参数优化

针对铣削加工中由于切削力波动造成刀具磨损加快、表面质量不佳的问题,提出基于最小切削力波动位置对数控铣削参数进行优化的方法。通过切削运动学仿真,分析不同切削深度下切削截面传递频率的变化过程。基于切削刃螺旋线投影视图模型,根据刀具几何特征参数,计算最小切削力波动位置,用于指导切削深度、切削宽度的匹配,优化数控铣削参数。基于最小切削力波动位置对数控铣削参数进行优化,可以减小切削力波动,提高表面加工质量。     

埋入光纤刚挠结合光电印制板结构参数优化

为优化埋入光纤刚挠结合光电印制板结构参数,减小内部光纤的应力和偏移量,将光纤应力和偏移分别作为目标函数,结合响应面法（RSM）和非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）对刚挠结合光电印制板结构参数进行双目标优化。建立了埋入光纤刚挠结合光电印制板的有限元分析模型,并对其施加热固耦合载荷;利用RSM得到了内部光纤的应力和偏移量的拟合模型与回归方程;基于光纤最大应力和最大偏移量这两个目标最小的原则,采用NSGA-Ⅱ对埋入光纤刚挠结合光电印制板结构进行优化设计,得到了优化后的Pareto解集,并验证了优化解集的准确性。     

多品种分批量冲压车间的耦合选择NSGA-Ⅱ调度优化

为了对多品种分批量生产的冲压车间调度方案进行优化,减少冲压车间的完工时间、加工成本和换模次数,提出了基于耦合选择NSGA-Ⅱ算法的冲压车间调度优化方法。对冲压车间的调度优化问题进行了数学描述,建立了多目标、多限制条件的优化模型。通过构造4基因链缠绕的染色体,将冲压车间调度优化问题转化为遗传算法的多目标搜索问题。在传统NSGA-Ⅱ算法基础上,将耦合选择策略引入到算法中,兼顾了染色体的优越性和多样性,从而提出了基于耦合选择NSGA-Ⅱ算法的调度优化方法。经验证,耦合选择NSGA-Ⅱ算法所得Pareto前沿解质量高于传统NSGA-Ⅱ算法所得Pareto前沿解质量。使用等权重系数法从Pareto解集中确定了最优解,与优化前相比,换模次数减少了52.2%,加工成本减少了18.4%,最大完工时间减少了40.0%,以上数据验证了耦合选择NSGA-Ⅱ算法在冲压车间调度优化中的可行性。     

立式振动磨关键结构参数的多目标优化设计

以获得立式振动磨最佳粉碎效果为目的,建立了立式振动磨参数化仿真模型,采用拉丁超立方方法生成样本数据,构建了立式振动磨响应面近似模型且其精度达到可接受水平。以振动强度、撞击力最大,研磨介质体积最小为目标函数,采用多目标遗传算法NSGA-Ⅱ对响应面近似模型进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,为立式振动磨结构设计和参数选择提供理论指导。最后,通过立式振动磨的优化算例说明了该方法的有效性。近似模型方法能提高优化效率,且该研究也为其他复杂模型的设计优化问题提供了一种方法。