【摘 要】
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针对钛合金的插铣加工过程开展试验和优化研究。以材料去除率和切削力为目标,采用机器学习和多目标优化算法相结合的方法来优化插铣切削参数;以主轴转速、径向切削宽度、切削
【机 构】
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武汉理工大学机电工程学院,华中科技大学无锡研究院,华中科技大学机械科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51705385,51975237),武汉理工大学优秀博士学位论文培育项目(2019-YB-019)
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针对钛合金的插铣加工过程开展试验和优化研究。以材料去除率和切削力为目标,采用机器学习和多目标优化算法相结合的方法来优化插铣切削参数;以主轴转速、径向切削宽度、切削步距和每齿进给量为试验变量,采用田口方法对试验变量组进行缩减。将机器学习方法与传统一阶和二阶回归方法比较,发现机器学习有很好的预测精度且解集分布更合理。分别采用MOEA/D、NSGA-Ⅱ、SPEA2、NSPSO算法对问题进行求解,并比较它们的性能,结果表明NSGA-Ⅱ综合表现最佳。最后将优化结果与初始参照进行比较,发现优化结果可以显著提高材料去除
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