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基于特征排序的零件机械加工能耗优化

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摘要

图表目录

略缩词表

字母符号表

1 绪论

1.1 研究背景与问题的提出

1.2 论文相关领域的研究现状

1.2.1 特征排序节能问题的建模研究现状

1.2.2 特征排序节能问题的优化研究现状

1.3 论文的研究范围和内容

1.3.1 论文研究范围界定

1.3.2 论文来源和项目支持

1.3.3 论文主要研究内容

1.4 本章小结

2 基于特征排序的零件机械加工能耗分析

2.2 特征排序节能问题的数学描述

2.3 特征排序降低机床空切削能耗分析

2.3.1 空走刀和自动换刀能耗分析

2.3.2 主轴交速能耗分析

2.4 特征排序降低机床切削能耗分析

2.5 特征排序权衡机床加工时间和能耗分析

2.6 本章小结

3 基于特征排序的零件机械加工能耗建模和优化

3.1 引言

3.2 无特征相交的零件机械加工能耗建模和优化

3.2.1 无特征相交的零件机械加工能耗建模

3.2.2 无特征相交的零件机械加工能耗优化

3.3 有特征相交的零件机械加工能耗建模和优化

3.3.1 有特征相交的零件机械加工能耗建模

3.3.2 有特征相交的零件机械加工能耗优化

3.4 零件机械加工时间和能耗建模及其双目标优化

3.4.1 零件机械加工时间和能耗建模

3.4.2 零件机械加工时间和能耗双目标优化

3.5 本章小结

4 基于特征排序的零件机械加工能耗优化的案例

4.1 引言

4.2 零件机械加工能耗优化的案例

4.2.1 案例描述、建模和优化

4.2.2 结果与讨论

4.3 零件机械加工时间和能耗权衡的案例

4.3.1 案例描述、建模和优化

4.3.2 结果与讨论

4.4 本章小结

5 总结与展望

5.1 论文总结

5.2 主要创新点

5.3 工作展望

参考文献

附录

参与的科研项目和相关研究成果

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摘要

制造企业能源消耗巨大,面临节能减排的压力和挑战。在制造企业,相当大的能源消耗归结于零件机械加工。机床是零件机械加工的执行载体,并在执行过程中消耗电能。本论文将机床执行零件机械加工过程所需的电能消耗简称为机床加工能耗,仅考虑机床切削和空切削两部分能耗。为了缓解全球气候变暖和能源危机,降低机床加工能耗可发挥重要作用。研究发现:当零件中特征的加工顺序改变时,机床的切削过程以及包括走刀、换刀和主轴变速在内的空切削过程均可能随之变化,从而影响机床加工能耗。基于该发现,提出了一种创新管理手段来实现机床节能,即通过改变特征加工顺序来降低机床加工能耗,该方法避免了机床节能硬件购置和投入。为此,引入了基于特征排序的零件机械加工能耗优化问题(简称特征排序节能问题),即:如何在工艺阶段确定零件中特征的加工顺序,使得机床执行该零件机械加工过程所需的电能消耗将最小。
  在特征排序节能问题中,将零件划分为两类:无特征相交零件和有特征相交零件。通过分析无特征相交零件所需的机床加工能耗,只有空切削能耗受特征排序影响。所以,只需为无特征相交的零件机械加工能耗优化问题构建基于特征排序的机床空切削能耗模型,该模型考虑了两两特征之间的空走刀、自动换刀和主轴变速能耗。对于有特征相交零件,其所需的空切削和切削能耗均受特征排序影响。所以,需为有特征相交的零件机械加工能耗优化问题构建机床空切削和切削能耗模型,然后转换为基于特征排序的机床加工能耗模型。其中,机床切削能耗模型包含了特征的单位体积切削能和实际切削体积两个子模型。除机床加工能耗外,机床执行零件机械加工过程所需的时间(简称机床加工时间)也受特征排序影响,并证实了特征排序减少机床加工能耗的同时可能引起机床加工时间的增加。所以,还分析和构建了基于特征排序的机床加工时间和能耗(双目标)模型。
  针对零件机械加工能耗(单目标)模型求解,运用了深度优先搜索(DFS)和遗传算法(GA)两种优化方法。若不考虑工艺约束,一个有n个实际特征的零件有n!种可能的特征排序方案,算法的目的在于快速地从n!种特征排序方案找出机床加工能耗最小的那个方案。针对零件机械加工时间和能耗(双目标)模型求解,提出和运用了非支配插入枚举算法(NIEA)和改进非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)两种优化方法。算法的目的在于找到非支配最优解集合,集合中一个解表示机床加工时间和能耗之间最优权衡的一个特征排序方案。进而从解集合中选取满足加工时间前提下机床加工能耗最小的那个方案。
  为了演示如何应用所提的特征排序节能方法并验证其可用性和有效性,开展了案例研究。选取十四个零件作为案例,其特征数量跨度从8个到15个,假设使用一台型号为XHF-714F的数控加工中心来执行这些零件所需的机械加工。根据实验结果,这些零件对应的机床加工能耗最小的特征排序方案均被准确找到。通过对比DFS和GA对本单目标模型的求解结果,GA所得解的质量虽略劣于DFS,但其运算时间远小于DFS,所以推荐GA。通过对比NIEA和NSGA-Ⅱ对本双目标模型的求解结果,当零件中实际特征数量小于12个,NIEA求解质量和运算时间均优于NSGA-Ⅱ,所以推荐NIEA;当零件中实际特征数量等于或大于12个,NIEA求解质量优于NSGA-Ⅱ但其运算时间长于NSGA-Ⅱ,所以需在求解质量和运算时间之间做权衡后选择算法。通过与传统排序方法作对比,本特征排序节能方法能够节省14.13%机床加工能耗及20.69%机床加工时间,验证了其有效性。

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