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在数控铣削过程中,刀具磨损对机床主轴能耗影响很大,同时与刀具加工能力直接相关,需适时调整加工参数以适应不同磨损状态,保证多目标综合最优.针对此问题,基于刀具磨损状态识别,根据不同磨损时期给出相应的加工参数优化策略.首先,以刀具寿命周期内的主轴功率为基础,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)建立考虑刀具磨损的能耗模型,平均误差低于5%,并基于与刀具磨损的强相关性,以主轴功率作为单一指标识别刀具磨损状态.进一步,为获取影响加工成本的动态性指标——刀具剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)及相应的主轴功率,利用人工神经网络(artificial neural network,ANN)建立刀具磨损退化模型,通过描述主轴功率随时间的变化来隐含退化过程,该模型拟合度达0.992.最终,综合考虑能耗、刀具及时间成本,设计多目标优化函数,并通过遗传算法(genetic algorithm,GA)搜索函数最小值,给出不同磨损时期的最优加工参数及优化策略.此加工参数多目标优化融入了主轴功率与刀具RUL等动态指标,可依据主轴功率在线... 相似文献
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智能制造关键技术的不断突破及其在制造业的快速应用极大地改造着传统车间的生产模式．现代企业的生产方式逐渐朝着集成化、复杂化和智能化方向发展,给车间生产过程低碳运行目标带来挑战．为了提高车间生产过程能耗管理的质量与实时性,提出了一种面向车间能耗管理的数字孪生建模方法．基于物理生产车间的生产资源与车间布局方案搭建虚拟生产车间,通过物理与虚拟车间设备运动信息的交互为几何模型添加运动关系,并结合生产节拍建立车间运动规律的数字孪生模型;采集单机物理生产设备随加工参数变化的能耗数据,使用BP神经网络建立多设备的能耗模型,基于获取物理与虚拟车间实时交互的能耗数据建立车间能量流动规律的数字孪生模型．最终实现包含动态能耗信息的车间生产过程数字孪生建模．同时基于该数字孪生模型提出了一种面向车间生产过程的能耗优化方法,结合刀具寿命、机器人运动平稳性、生产时间等多源评价指标建立多目标优化函数,获取数字孪生模型中的动态能耗数据并应用蜂群算法实现对车间低碳生产需求下的多设备加工参数协同优化．最后以给定工件的生产过程为例,对所提数字孪生建模方法和建模效果进行验证,实验结果表明借助该数字孪生模型环境下的生产过程优化方案... 相似文献
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