基于改进型遗传算法的数控铣削参数优化

摘要

数控加工在传统制造业与国防战略产业中的运用日益广泛,而优化铣削参数与加工的效率、质量与成本息息相关。首先构建了带约束性的多目标优化函数作为参数优化模型,进而采用ENDE-NSGA-II的方法完成参数优化,该方法采用NDX交叉算法、CA排序方法和DE策略能增大搜索区间,可通过累积单体Pareto序列结果与密度参量保证群体多元化分布,并提升收敛速率。采用DMU125P型五轴数控机床结合Matlab 2020完成加工参数、质量和系统稳态的对比实验。结果表明,与传统经验加工方法对比,通过ENDE-NSGA-II的方法所优化的加工参数能够保证加工效率的前提下,改善表面粗糙程度,提升工件的加工品质;并增大刀具耐磨度,提高经济效益。此外,能够让系统较快达到稳态。