[发明专利]一种切削阶段数控车床加工参数节能优化方法

说明书

本发明提供了一种切削阶段数控车床加工参数节能优化方法，具体通过构建数控车床加工能耗和加工时间模型，确定加工参数中的切削速度、进给量、背吃刀量为变量和并对三个变量进行约束，利用加权法将多目标优化问题转化为单目标优化问题，利用自适蚁群算法对模型进行求解等流程进行计算，其中计算蚂蚁位置和信息素浓度的迭代过程中还进行全局搜索和局部搜索，在全局搜索和局部搜索后还更新每只蚂蚁留下的信息素，最终得到最优车削参数。本发明通过分析切削过程中的能耗和加工时间特性，优化数控车床切削阶段的能耗和加工时间，能够降低机床的能量消耗，提高加工效率，为机床节能提供一种优化思路。

技术领域

本发明属于机械加工领域，具体涉及一种切削阶段数控车床加工参数节能优化方法。

背景技术

随着科学技术和经济社会的发展，机床已成为制造业的主要生产工具。机床在给企业带来高额效益的同时，其造成的能源消耗不可忽视。现有研究表明，我国机床保有量世界第一，但能量利用率却低于30％。在机床整个生产环节中，切削阶段是产品外形生成的重要阶段，该阶段消耗的能量由加工参数组合决定。得益于计算机技术迅速发展，如今已普遍采用智能算法指导加工参数的最优选取，如粒子群算法、遗传算法、模拟退火算法及它们的改进算法。蚁群算法在生产调度问题上应用广泛，在机床能耗优化问题上缺乏应用。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种切削阶段数控车床加工参数节能优化方法，利用改进的蚁群算法优化加工参数的选取，降低切削阶段数控车床的能量消耗，提高加工效率。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种切削阶段数控车床加工参数节能优化方法，其特征在于：具体步骤为：

步骤一、建立切削加工阶段的能耗和加工时间模型，选取加工参数中的切削速度、进给量、背吃刀量为变量，初始化蚁群位置和信息素；

步骤二、计算蚂蚁位置和信息素浓度，找到迭代中切削能耗单目标函数的最小解，再将最小解蚂蚁的位置作为本次迭代中其余蚂蚁的移动方向，进行全局搜索；

步骤三、在步骤二所述的最小解蚂蚁的周边进行局部搜索，得到的局部搜索的解与步骤二所述的最小解相比较，如果局部搜索的解更小，将最小解更新为局部搜索的解；否则，沿用步骤二所述的最小解；

步骤四、在全局搜索和局部搜索后更新每只蚂蚁留下的信息素；

步骤五、保存每次迭代的最小解蚂蚁位置，判断是否满足终止条件，若不满足，返回步骤二继续计算；若满足，则输出蚂蚁位置，得到最优车削参数。

进一步的，建立切削加工阶段的能耗模型E_c：

式中各标号为：T为切削时间，C_p为切削功率系数，v_c、f、a_p分别为切削速度、进给量、背吃刀量，w、y、x分别为各参数对切削力的影响程度系数；

单工步加工一次走刀过程中切削参数不变，能耗模型E_c简化为：

T表示实际切削阶段中在一个工步内刀具去除材料所消耗的时间，其与进给速度f和工件长度有关，表示为：

将最低加工能耗和最短加工时间的多目标优化问题转化为单目标优化问题，将加工能耗E_c和加工时间T进行归一化处理，归一化处理后的切削能耗单目标函数表达式为：

F(a_p,f,v_c)＝a₁E_c*+a₂T* ④