【摘 要】
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一些高服役性能的关键工程装备由于含有一些典型的复杂曲面特征,在制造时往往存在加工时间长、成本高、能耗大等一系列问题。数控铣削作为该种零部件的一种主要加工方式,如何确定合理切削用量从而提高加工水平是十分重要的。本文针对此类复杂曲面零件的铣削加工参数优化开展研究,具体的研究内容如下:（1）通过Solidworks软件构建了复杂曲面的三维模型,并根据CAM模块提取了三个主要切削用量:主轴转速n、每齿进给
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51705182）；
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一些高服役性能的关键工程装备由于含有一些典型的复杂曲面特征,在制造时往往存在加工时间长、成本高、能耗大等一系列问题。数控铣削作为该种零部件的一种主要加工方式,如何确定合理切削用量从而提高加工水平是十分重要的。本文针对此类复杂曲面零件的铣削加工参数优化开展研究,具体的研究内容如下:（1）通过Solidworks软件构建了复杂曲面的三维模型,并根据CAM模块提取了三个主要切削用量:主轴转速n、每齿进给量fz、步进深度d。确定体现加工能耗和加工表面质量的三个结果表征:功率Pc、表面粗糙度Ra、硬度WH。分别通过物理试验和基于ABAQUS的有限元仿真方法,设计并获取9组高精度样本数据和18组低精度样本数据。通过信噪比分析的方法进行数据处理,得到三个主要切削用量对加工结果的影响程度大小。（2）将基因表达式编程（GEP）引入到混合标度的变可信度近似建模（HS-MFM）方法中,并提出了一种使用叠加标度函数来修正模型精度的方法。改进得到的混合叠加标度变可信度近似模型（HSSU-MFM）可以同时融合两种不同精度的样本数据,以此来平衡建模成本与精度。此外相较于其他变可信度近似模型,HSSU-MFM的优点是可以构建显式的数学模型,同时可以调控预测精度的范围。使用该方法拟合物理试验与仿真获取的切削用量和结果表征数据,构建复杂曲面的数控铣削加工工艺参数模型。最终得到的Pc、Ra和WH模型在训练集和测试集的预测误差分别控制在6%和8%以内,能够实现对加工结果的准确预测。（3）对优化算法NSGA-Ⅱ进行改进,将OBL反向学习策略引入到算法的种群初始化和种群更新部分,以此提升收敛速度。将改进得到的OBL-NSGA-Ⅱ在多个测试算例中进行验证,并将计算结果与其他优化算法进行对比。结果表明该算法在决策变量和目标函数空间均有较好的搜索性能和多样性,测试指标优于其他对比算法。使用OBL-NSGA-Ⅱ算法在构建的铣削加工模型中寻优,最终得到了优选切削用量组合的解集,该结果在有效提升加工质量的同时降低加能耗,提高复杂曲面类零件的制造水平,为加工人员提供一定的理论依据。
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