基于遗传算法的切削用量优化

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在机械加工中,切削用量的优化对于保证加工质量、降低加工成本和提高劳动生产率都具有重要意义。近年来快速发展的遗传算法,对于解决非线性优化问题取得了令人瞩目的成绩。应用遗传算法对切削用量的优化问题进行了研究,提出了一种在进行遗传操作之前对个体进行预先筛选,从而将有约束优化问题变成无约束优化问题的方法,并通过算例证明了它的有效性。 In machining, the optimization of cutting amount is of great significance to ensure the processing quality, reduce the processing cost and improve the labor productivity. In recent years, the rapid development of genetic algorithms has made remarkable achievements in solving nonlinear optimization problems. A genetic algorithm is used to study the optimization of cutting dosage. A method of pre-screening individuals before genetic manipulation is proposed, so that the constrained optimization problem can be transformed into an unconstrained optimization problem. Effectiveness.
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