东北大学学报:自然科学版 ›› 2020, Vol. 41 ›› Issue (8): 1129-1134.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2020.08.011
马廉洁1,2, 左宇辰1, 周云光2, 付海玲2
MA Lian-jie1,2, ZUO Yu-chen1, ZHOU Yun-guang2, FU Hai-ling2
摘要: 通过氧化锆车削试验测得切削力和刀具磨损量,以工件材料去除量与刀具磨损量的比值作为刀具利用率的量化指标.采用粒子群算法改进BP神经网络,并以此对单因素试验值进行训练预测.采用最小二乘拟合,建立刀具利用率和切削力关于各刀具几何参数的一元模型,以相关系数检验模型的可靠性.基于一元模型,分别提出了刀具利用率和切削力关于刀具几何参数的多元模型.利用粒子群算法结合正交试验值对多元模型进行优化求解,并通过验证试验证明了多元模型具有较高的精度.将多元模型作为目标函数,以刀具利用率最大和切削力最小为优化目标,基于粒子群算法进行了刀具几何参数的多目标优化,验证试验结果表明优化得到的刀具几何参数是合理的.
中图分类号: