【摘 要】
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铣削加工中如何选择最佳的铣削用量是一个多约束非线性的复杂优化问题。在考虑实际加工约束的情况下,以最小化加工成本为目标,采用量子行为粒子群优化(QPSO)算法对铣削实例进
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铣削加工中如何选择最佳的铣削用量是一个多约束非线性的复杂优化问题。在考虑实际加工约束的情况下,以最小化加工成本为目标,采用量子行为粒子群优化(QPSO)算法对铣削实例进行优化,得出了最优的铣削用量组合。通过与实际使用经验值对比,验证该算法能够有效地优化铣削用量,节约加工成本。
How to choose the best milling amount in milling is a multi-constrained nonlinear complicated optimization problem. Considering the actual processing constraints, the QPSO (Quantum Behavior Particle Swarm Optimization) algorithm was used to optimize the milling process to minimize the machining cost, and the optimal combination of milling parameters was obtained. By comparing with the actual experience value, it is verified that the algorithm can effectively optimize the milling amount and save the processing cost.
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