滚齿加工过程碳排放定量计算模型及其优化方法

doi:10.16731/j.cnki.1671-3133.2018.10.004

现代制造工程 ›› 2018, Vol. 457 ›› Issue (10): 23-30.doi: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2018.10.004

滚齿加工过程碳排放定量计算模型及其优化方法

郑楚威, 阎春平, 曹卫东

重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆 400044

收稿日期:2017-04-17 出版日期:2018-10-20 发布日期:2019-01-07
作者简介:郑楚威,硕士研究生,研究方向为智能制造系统与装备、绿色制造及制造系统工程等。阎春平,通信作者,教授,博士,研究方向为智能制造系统与装备、绿色制造及制造系统工程等。曹卫东,博士研究生,研究方向为智能制造系统与装备、绿色制造及制造系统工程等。E-mail:20140702120@cqu.edu.cn;ycp@cqu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目(51575071)

Gear hobbing process carbon emission quantitative calculation model and its optimization

Zheng Chuwei, Yan Chunping, Cao Weidong

State Key Lab of Mechanical Transmission,Chongqing University,Chongqing 400044,China

Received:2017-04-17 Online:2018-10-20 Published:2019-01-07

摘要/Abstract

摘要： 针对滚齿加工过程中的碳排放定量计算问题,提出了一种滚齿加工过程碳排放定量计算模型及其优化方法。对滚齿加工过程中的物料、能源消耗和碳排放特性进行定量分析,以零件和零件加工时间为单位对各类碳排放量进行分摊,完成批量生产中对单个齿轮碳排放的定量计算;建立以完工时间和加工质量等为约束,以滚齿加工的主轴转速和进给量为优化变量,以碳排放量和加工成本为优化目标的多目标优化模型;采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行优化求解,旨在碳排放量得到较大改善的同时可以降低加工成本,通过仿真计算验证了定量计算模型及优化方法的可行性。

关键词: 滚齿加工, 定量计算, 遗传算法, 碳排放

Abstract: Aiming at the gear hobbing machining process quantitative calculation problem,a gear hobbing process carbon emission quantitative calculation model and its optimization are proposed.The characteristics of material,energy consumption and carbon emissions in gear hobbing machining are analyzed,to share all kinds of carbon emissions with parts and parts processing time as the unit,complete a single gear quantitative calculation of carbon emissions.Considering the complete time and processing quality constraints,a multi-objective optimization model is established,which takes gear hobbing spindle speed and feed as the variables,the carbon emission and finished cost as the optimization objectives.Genetic Algorithm(GA) is designed to solve the optimization model,which has improved the carbon emission at the same time reduced the processing cost.A simulation experiment case is performed to verify the feasibility of the carbon emission quantitative calculation model optimization method.

Key words: hobbing process, quantitative calculation, genetic algorithm, carbon emission

中图分类号:

TG659

郑楚威, 阎春平, 曹卫东. 滚齿加工过程碳排放定量计算模型及其优化方法[J]. 现代制造工程, 2018, 457(10): 23-30.

Zheng Chuwei, Yan Chunping, Cao Weidong. Gear hobbing process carbon emission quantitative calculation model and its optimization[J]. Modern Manufacturing Engineering, 2018, 457(10): 23-30.

参考文献

[1] 夏春风,林培镛.中硬齿面齿轮滚齿工艺研究[J].机械科学与技术,2012(1):125-129.
[2] 李聪波,崔龙国,刘飞,等.基于广义边界的机械加工系统碳排放量化方法[J].计算机集成制造系统,2013(9):2229-2236.
[3] 郭登月.数控磨削过程能耗/碳排放模型分析与优化研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2013.
[4] 郑军,唐任仲,胡罗克.基于工序碳源的砂型铸造过程碳排放建模方法[J].计算机集成制造系统,2014(4):898-908.
[5] 李爱平,古志勇,朱璟,等.基于低碳制造的多工步孔加工切削参数优化[J].计算机集成制造系统,2015(6):1515-1522.
[6] 尹瑞雪.基于碳排放评估的低碳制造工艺规划决策模型及应用研究[D].重庆:重庆大学,2014.
[7] 李聪波,崔龙国,刘飞,等.面向高效低碳的数控加工参数多目标优化模型[J].机械工程学报,2013(9):87-96.
[8] 李莉.基于遗传算法的多目标寻优策略的应用研究[D].无锡:江南大学,2008.
[9] RAJEMI M F,MATIVENGA P T,ARAMCHAROEN A.Sustainable machining:selection of optimum turning conditions based on minimum energy considerations[J].Journal of Cleaner Production,2010,18(10):1059-1065.
[10] 高媛.非支配排序遗传算法(NSGA)的研究与应用[D].杭州:浙江大学,2006.
[11] 刘琼,田有全,JOHN W Sutherland,等.产品制造过程碳足迹核算及其优化问题[J].中国机械工程,2015(17):2336-2343.
[12] KANT G,SANGWAN K S.Prediction and optimization of machining parameters for minimizing power consumption and surface roughness in machining[J].Journal of Cleaner Production,2014(83):151-164.
[13] DAHMUS J B,GUTOWSKI T G.An environmental analysis of machining.ASME 2004 international mechanical engineering congress and exposition[C].California,USA:American Society of Mechanical Engineers,2004:643-652.
[14] 胡晋,张根保,张新玉.零传动滚齿机几何误差建模及补偿研究[J].机械科学与技术,2009(3):336-339.
[15] KALPAKJIAN S,SCHMID S R,MUSA H.Manufacturing engineering and technology[J].Upper Saddle River,2001,30(3):468-476.
[16] AGENCY I E.IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories[J].Energy,2006(2):3-8.

滚齿加工过程碳排放定量计算模型及其优化方法

Gear hobbing process carbon emission quantitative calculation model and its optimization

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

[1]	陈静，李广强，. 基于驾驶模式划分的氢燃料电池汽车能量管理策略[J]. 现代制造工程, 2022, 500(5): 36-41.
[2]	陈磊，娄恒权，王相柠，胡雨欣，. IE与遗传算法在C公司生产线平衡中的应用研究[J]. 现代制造工程, 2022, 500(5): 122-129.
[3]	王运涛，刘钢，薛俊芳. 基于改进遗传算法的拆卸序列规划[J]. 现代制造工程, 2022, 496(1): 137-142.
[4]	谢峰，张晨晨，李凡. 自适应随机共振算法的立铣刀磨损信号检测[J]. 现代制造工程, 2021, 492(9): 1-8.
[5]	李铁，张文虎，张帅军，刘朋. 基于遗传权重的产品故障间隔时间灰度预报[J]. 现代制造工程, 2021, 492(9): 101-106.
[6]	吴礼繁，胡国良，易锋，喻理梵. 内置永磁体的盘式磁流变制动器结构优化设计及仿真分析[J]. 现代制造工程, 2021, 491(8): 138-146.
[7]	唐浩，黎向锋，张丽萍，王建明，叶磊，王子旋. 扰动机制下的遗传算法求解柔性作业车间调度[J]. 现代制造工程, 2021, 490(7): 1-9.
[8]	钟江，宁诗铎，郑晓军，鲍洪阳. 面向非连续多去除量的城轨底架滑槽加工优化[J]. 现代制造工程, 2021, 489(6): 63-68.
[9]	王少伟，徐锋，晁海涛，刘宇，左敦稳. 基于支持向量机的纺织热轧机故障分类的研究[J]. 现代制造工程, 2021, 489(6): 116-121.
[10]	王玉芳，缪昇，马铭阳，葛嘉荣. 改进混合遗传算法的作业车间调度研究[J]. 现代制造工程, 2021, 488(5): 32-38.
[11]	刘佳楠，原丕业，刘畅，张萌. 基于遗传算法的直线型和U型混流装配线平衡问题研究[J]. 现代制造工程, 2021, 487(4): 12-19.
[12]	方喜峰，章振，张胜文，王沾，于超. 基于混合优化算法的装配线平衡问题[J]. 现代制造工程, 2021, 487(4): 20-25.
[13]	葛晓梅，李世豪. 基于改进遗传算法的多目标车间布局优化问题研究[J]. 现代制造工程, 2021, 486(3): 10-14.
[14]	欧学昊,周长城,赵昱,李颂. 卵形截面钢丝螺旋弹簧切应力分析及多目标优化设计[J]. 现代制造工程, 2021, 495(12): 1-6.
[15]	邵帅，胡国良，顾瑞恒，杨程，涂渝. 基于磁流变阻尼器的车辆半主动悬架GA-LQR的研究[J]. 现代制造工程, 2021, 494(11): 1-9.