文档名：面向表面质量的镍基高温合金铣削参数多目标优化研究
摘要：针对镍基高温合金材料在铣削过程中存在表面加工质量低的问题,提出一种基于神经网络及NSGA-Ⅱ算法的工艺参数多目标优化方法.采用不同工艺参数进行数控铣削镍基高温合金Inconel718加工并获取数据集,以表面粗糙度为输出,不同工艺参数组合为输入,利用麻雀搜索算法建立SSA-BP神经网络模型用于预测Inconel718铣削表面粗糙度;以最大材料去除率、最小表面粗糙度为优化目标,构建NSGA-Ⅱ工艺参数多目标优化主体模型,调用构建好的预测模型作为主体模型的目标函数并优化求解得到Pareto最优解集.使用TOPSIS法对Pareto最优解集进行最优解决策,得出最佳的工艺参数组合.优化结果表明:该方法不仅可用于高温合金材料数控铣削表面粗糙度预测,还可用于工艺参数优化,为进一步提高数控铣削材料加工质量和效率提供参考.
Abstract：Amulti-objectiveoptimizationmethodforprocessparametersbasedonneuralnetworkandNSGA-Ⅱalgorithmisproposedtoaddresstheproblemoflowsurfaceprocessingqualityinthemillingprocessofnickelbasedhigh-temperaturealloymaterials.First,differentprocessparametersareemployedforCNCmillingofnickelbasedhigh-temperaturealloyInconel718andadatasetisobtained.Thesurfaceroughnessisusedastheoutputanddifferentprocessparametercombinationsastheinput.ThesparrowsearchalgorithmisemployedtoestablishanSSA-BPneuralnetworkmodelforpredictingthesurfaceroughnessofInconel718duringmilling;Subsequently,withthemaximummaterialremovalrateandminimumsurfaceroughnessasoptimizationobjectives,amulti-objectiveoptimizationmainmodelforNSGAⅡprocessparametersisbuilt.TheconstructedpredictionnetworkmodeliscalledtheobjectivefunctionofthemainmodelandoptimizedtoobtaintheParetooptimalsolutionset.TOPSISmethodisemployedtomakeoptimalsolutiondecisionsontheParetooptimalsolutionsetandobtaintheoptimalcombinationofprocessparameters.OuroptimizationresultsindicatethismethodcanbeusedforpredictingsurfaceroughnessinCNCmillingofhigh-temperaturealloymaterialsandoptimizingprocessparameters,furtherimprovingtheprocessingqualityandefficiencyofCNCmillingmaterials.
作者：田应权 尹瑞雪 易望远 欧丽Author：TIANYingquan YINRuixue YIWangyuan OULi
作者单位：贵州大学机械工程学院,贵阳550025
刊名：重庆理工大学学报
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2024, 38(3)
分类号：TH142
关键词：数控铣削 表面粗糙度 质量优化 难加工金属材料 神经网络
Keywords：CNCmilling surfaceroughness qualityoptimization difficulttomachinemetalmaterials neuralnetwork
机标分类号：TG54TH16TG132.3
在线出版日期：2024年3月25日
基金项目：国家自然科学基金面向表面质量的镍基高温合金铣削参数多目标优化研究[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2024, 38(3)田应权 尹瑞雪 易望远 欧丽针对镍基高温合金材料在铣削过程中存在表面加工质量低的问题,提出一种基于神经网络及NSGA-Ⅱ算法的工艺参数多目标优化方法.采用不同工艺参数进行数控铣削镍基高温合金Inconel718加工并获取数据集,以表面粗糙度为输出...参考文献和引证文献
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