基于改进遗传算法的钛合金铣削参数优化

摘要

钛合金切削参数的合理选择,对于保证工件的加工质量,降低生产成本,提高生产效率具有重要作用.为此提出了一种以机床、刀具、工件等参量及所建立的切削力、刀具磨损和表面粗糙度非线性数学模型为约束条件,以最大生产率为目标,运用改进的自适应遗传算法(IAGA),实现对切削用量优化的方法.与传统的遗传算法相比,IAGA可根据种群的适应度和进化代数自动调整交叉概率和变异概率,加快种群的进化速度.并通过实验验证了该优化方法的可行性和有效性.