基于遗传算法的高速铣削参数优化研究

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依据正交试验及线性回归分析,建立表面粗糙度预测模型,结合使用机床、刀具、工件材料,以最大加工效率为目标,采用遗传算法,对不同表面粗糙度值下的铣削零件参数进行优化,并进行试验验证,结果显示,采用优化后的参数加工零件,表面粗糙度值降低了16.7%,生产效率提高了14.3%,有效提高了零件的加工精度和生产效率,为高速铣削参数优化提供了参考依据。 Based on orthogonal test and linear regression analysis, the prediction model of surface roughness was established. With the help of machine tools, cutting tools and workpiece materials, aiming at the maximum machining efficiency, the parameters of milling parts with different surface roughness were optimized by genetic algorithm. The experimental results show that the surface roughness is reduced by 16.7% and the production efficiency is increased by 14.3% with the optimized parameters. The processing precision and production efficiency of the part are effectively improved, which provides the optimization for high speed milling parameters Reference.
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