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采用改进粒子群算法的铣削参数优化研究

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为了提高数控铣削加工的生产效率,降低生产成本,同时改善生产工件的加工质量,根据最优化思想,建立以铣削加工参数为优化变量,以铣削力、机床主轴转速和加工面粗糙度等为约束条件,以最短加工时间和最低生产成本为目标的优化函数.在标准粒子群算法的基础之上,引入惩罚函数,将多约束优化问题转变为无约束优化问题,改善了求解过程的复杂性;同时,针对粒子群算法容易陷入局部最优的问题,将其与模拟退火算法结合,增强粒子的全局搜索能力,改善粒子的局部收敛性.通过仿真实例验证了改进粒子群算法的有效性和优越性,改善了工件的加工时间与生产成本.
Optimization of Milling Parameters Using Improved Particle Swarm Optimization Algorithm

屈力刚、杨忠文、杨野光、邢宇飞

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沈阳航空航天大学航空制造工艺数字化国防重点学科实验室,辽宁沈阳 110136

铣削参数优化 粒子群算法 惩罚函数 模拟退火算法

辽宁省教育厅一般项目航空制造工艺数字化国防重点实验室开放基金

L201623SHSYS201805

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.377(7)
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