基于遗传算法的小叶轮数控加工工艺参数优化

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小叶轮作为机械装备行业中应用极其广泛的重要零部件,在航空、航天、电力、冶金、石化等诸多行业中发挥着不可替代的作用,不仅具有重要的工业应用价值和社会经济价值,更具有重要的科学研究意义。同时小叶轮的数控加工技术水平也体现了我国高速铣削技术的发展水平。在小叶轮的数控加工过程中,工艺参数是影响加工表面质量的重要因素。目前,小叶轮的工艺参数主要由工人根据加工经验进行调整,无法保证小叶轮加工表面质量最优化。因此,如何科学、高效地选择工艺参数,是完成高质量小叶轮加工的关键。本文以开式小叶轮作为研究对象,以表面粗糙度和残余应力作为加工表面质量主要评价指标,通过有限元仿真技术和数控加工技术,分析小叶轮的表面粗糙度和残余应力在工艺参数影响下的变化规律,采用遗传算法对工艺参数进行优化,从而得到工艺参数的最优组合,基于此对小叶轮进行数控加工试验,验证工艺参数优化的可行性和准确性。具体的研究工作如下:(1)分析小叶轮的结构设计特点和加工难点,设计了小叶轮在不同阶段的加工路径,并进行了合理的刀具轨迹规划。(2)选取轴向切深ap、径向切深ae、主轴转速n、每齿进给量fZ四项重要加工工艺参数对工件进行正交铣削试验,采用有限元仿真技术,模拟研究不同工艺参数组合对铣削力的影响规律,采用多因素分析函数对铣削力数据进行分析,建立预测模型并验证模型的准确性;(3)基于正交试验法测量不同工艺参数下小叶轮的表面粗糙度,并拟合测量结果建立表面粗糙度数学模型。利用有限元仿真技术,构建单个叶片在铣削仿真过程中的简化模型,通过模拟叶片在不同工艺参数下铣削过程中的残余应力值,拟合仿真结果建立表面残余应力数学模型。(4)采用优化原理,以表面粗糙度和残余应力为优化目标,以加工工艺参数为设计变量,构建多目标优化数学模型,通过遗传算法对该模型进行优化,得到工艺参数最优组合,在此基础上进行小叶轮数控加工实验。实验结果表明,优化后的工艺参数使表面粗糙度降低了34.2%,残余应力降低了28.6%,大大提高了小叶轮的加工表面质量,同时证明了本文提出的基于遗传算法的工艺参数优化方案的可行性。综上,本文的研究对提高小叶轮加工工艺水平有着重要意义,同时也为五轴数控铣削技术、微铣削技术、高速铣削等精密数控加工技术提供了一定的参考价值。
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