基于混合粒子群算法的数控切削参数多目标优化

doi:10.16731/j.cnki.1671-3133.2017.03.013

现代制造工程 ›› 2017, Vol. 438 ›› Issue (3): 77-82.doi: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2017.03.013

基于混合粒子群算法的数控切削参数多目标优化

王宸^1,2, 杨洋¹, 袁海兵², 王生怀²

1上海大学上海市智能制造与机器人重点实验室,上海 200072
2 湖北汽车工业学院机械工程学院,十堰 442002

收稿日期:2016-08-21 出版日期:2017-03-18 发布日期:2018-01-08
作者简介:王宸,通讯作者,讲师,博士研究生,主要从事智能制造等方向的研究。
E-mail:wangc_jx@huat.edu.cn
基金资助:
湖北省教育厅重点项目(D20151803);湖北省教育厅重点项目(D20141802);湖北省教育厅指导性项目(B2016084)

NC cutting parameters multi-objective optimization based on hybrid particle swarm algorithm

Wang Chen^1,2, Yang Yang¹, Yuan Haibing², Wang Shenghuai²

1 Shanghai Key Laboratory of Intelligent Manufacturing and Robotics,Shanghai University,Shanghai 200072,China
2 School of Mechanical Engineering,Hubei Automotive Industries Institute,Shiyan 442002,Hubei,China

Received:2016-08-21 Online:2017-03-18 Published:2018-01-08

摘要/Abstract

摘要： 为选择合理的数控切削用量,建立了加工成本和数控切削加工效率的数学模型。针对模型其多约束、非线性的特点,采用约束违背度方法处理约束条件。为避免算法陷入局部最优,两次引入Metropolis抽样准则,提出混合多目标粒子群优化算法(HMOPSO)求解。最后采用层次分析法选择最优Pareto解,并通过实例计算对所提出方法进行了验证。

关键词: 数控加工, 切削参数, 约束优化, 多目标粒子群优化, 模拟退火算法, Pareto最优解

Abstract: To choose the reasonable NC cutting parameter,the mathematical models for cost and machine efficiency of cutting parameters in cutting state were established.Aiming at the nonlinearity and multi-constraints of NC cutting parameters optimization problem,the constraint violation of method was used to process constraints.In order to avoid algorithm into local optimum,algorithm introduced Metropolis twice sampling criteria twice.An optimization method based on Hybrid Multi-Objective Particle Swarm Optimization (HMOPSO) algorithm was employed.Finally,validation calculation was successfully implemented through a cutting parameter optimization example.

Key words: numerical control machining, cutting parameters, constrained optimization, Multi-Objective Particle Swarm Optimization(MOPSO), SA, Pareto optimization

中图分类号:

TG659
TP391

王宸, 杨洋, 袁海兵, 王生怀. 基于混合粒子群算法的数控切削参数多目标优化[J]. 现代制造工程, 2017, 438(3): 77-82.

Wang Chen, Yang Yang, Yuan Haibing, Wang Shenghuai. NC cutting parameters multi-objective optimization based on hybrid particle swarm algorithm[J]. Modern Manufacturing Engineering, 2017, 438(3): 77-82.

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基于混合粒子群算法的数控切削参数多目标优化

NC cutting parameters multi-objective optimization based on hybrid particle swarm algorithm

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