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基于并联GABP与NSGA-Ⅱ的微铣削子午线轮胎模具侧板工艺参数优化

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针对微铣削子午线轮胎模具侧板过程中存在刀具磨损严重和能量消耗高的问题,提出了一种基于并联GABP神经网络和NSGA-Ⅱ的多目标工艺参数优化方法.对传统多目标GABP预测模型进行了改进,以试验数据为样本建立了切削三要素为输入,刀具磨损面积与切削比能为输出的并联GABP神经网络预测模型,刀具磨损面积预测误差降低了 40.82％.以最小刀具磨损面积、最小切削比能为优化目标,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对切削参数进行多目标优化,获得了 20组pateto解.最终在兼顾刀具磨损面积和切削比能的情况下,通过对原始试验数据和pareto解集进行灰色关联分析获得了最优切削参数组合:n=19 185.423 r/min,fz=0.038 mm/z,ap=0.517 mm,实现了工艺参数优化.
Optimization of the micro-milling radial tire mold side plateprocess parameters based on parallel GABP and NSGA-Ⅱ

张杰翔、李志永、张伟、刘俨后、宋山、李越

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山东理工大学机械工程学院,山东淄博255049

山东豪迈机械科技股份有限公司,山东高密261500

山东省轮胎模具关键技术重点实验室,山东高密261500

微铣削 刀具磨损面积 切削比能 并联GABP预测模型 NSGA-Ⅱ 灰色关联分析

2018CXGC0602

2021

10.19287/j.cnki.1005-2402.2021.07.020

制造技术与机床
中国机械工程学会 北京机床研究所

制造技术与机床

CSTPCD北大核心
影响因子：0.264
ISSN：1005-2402
年,卷(期)：2021.(7)
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