机床切削用量的合理选择影响到生产率、生产成本和加工质量,在机械工程领域是一个十分重要的研究课题。建立切削用量数学模型,并采用一定的算法进行优化求解,是合理选择切削用量的一种有效方法。 根据数控铣床的特点(如:高刚度、高转速、低转矩承受能力),在充分考虑了诸如工件、刀具、机床、夹具等加工约束条件的基础之上,建立数控铣床的一次走刀立铣切削用量优化模型。该数学模型以最大生产率和最低生产成本为优化目标,综合考虑了数学分析和切削用量手册的推荐值,并可以通过缩减优化模型中自变量的取值范围来满足生产者的特殊要求。 针对该切削用量数学模型的非线性和非凸性的特点,采取遗传算法进行求解。遗传算法模拟生物的进化过程,在初始化完成后,通过反复进行复制、交叉、变异操作,最终搜索到全局的优化解。针对该数学模型的特点,对标准遗传算法作了一定的改进,从而加快了搜索速度。 通过4组不同的试验,来验证数学模型和优化算法的合理性。试验证明:和通过手册选择的切削用量相比,采用本文提供的方法获得的切削用量加工可以获得更好的经济效益,以最大生产率为优化目标时可节约1/3左右的生产时间,以最低生产成本为优化目标时可节约30%左右的生产成本(不含工件材料费用);采用本文提供的方法获得的切削用量还具有更好的安全性能。