金屬玻璃電火花加工多目標(biāo)優(yōu)化研究
發(fā)布時間:2021-02-02 02:45
為解決金屬玻璃電火花加工(EDM)過程中,操作人員難以選取最佳工藝參數(shù)來獲得最優(yōu)加工效果這一問題,對帶有精英策略的非支配排序遺傳(NSGA-II)算法進行改進;并將改進的算法應(yīng)用于金屬玻璃電火花加工的加工效果優(yōu)化中,尋求峰值電流、脈沖寬度和脈沖間隔3個工藝電參數(shù)的最優(yōu)值,以實現(xiàn)工件表面粗糙度最小化和切割速度最大化的優(yōu)化目標(biāo)。采用將Jensen遞歸法與快速排序法相結(jié)合的算法代替原有的排序算法,以及在算法中添加刪選規(guī)則對傳統(tǒng)的NSGA-II算法進行改進,以增加種群的多樣化,減少算法運算時間,提高算法效率。仿真結(jié)果表明,采用改進的NSGA-II算法仿真得到的工件表面粗糙度和切割速度的最優(yōu)值更優(yōu)于傳統(tǒng)算法,收斂精度更高;而且改進算法的仿真結(jié)果更接近金屬玻璃電火花加工的實際加工結(jié)果,對于加工過程的優(yōu)化更為可靠,這對實際生產(chǎn)應(yīng)用具有更好的參考意義。
【文章來源】:現(xiàn)代制造工程. 2020,(10)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
改進的NSGA-II算法流程圖
表面粗糙度的收斂情況對比曲線
圖2 表面粗糙度的收斂情況對比曲線表1 改進前后NSGA-II算法仿真得到的最優(yōu)數(shù)據(jù) 算法 Ip/A ton/μs toff/μs Ra/μm vw/(mm2·min-1) 傳統(tǒng)NSGA-II 8 16 64 2.21 26.7 改進NSGA-II 6 10 80 1.89 30.5
本文編號:3013901
【文章來源】:現(xiàn)代制造工程. 2020,(10)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
改進的NSGA-II算法流程圖
表面粗糙度的收斂情況對比曲線
圖2 表面粗糙度的收斂情況對比曲線表1 改進前后NSGA-II算法仿真得到的最優(yōu)數(shù)據(jù) 算法 Ip/A ton/μs toff/μs Ra/μm vw/(mm2·min-1) 傳統(tǒng)NSGA-II 8 16 64 2.21 26.7 改進NSGA-II 6 10 80 1.89 30.5
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