一种加工过程中工艺参数自学习优化的滚齿加工方法

专利类型：发明专利

语言：中文

申请号：CN201510225284.9

申请日：20150505

发明人：阎春平曹卫东肖雨亮万露钟健

申请人：重庆大学

申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

公开日：20170908

公开号：CN104778497B

代理人：伍伦辰

代理机构：重庆博凯知识产权代理有限公司 50212

摘　　要：本发明公开了一种滚齿加工方法，其特征在于，滚齿加工过程中，按照以下步骤进行滚齿加工工艺参数的自学习优化，具体步骤为：（1）实现滚齿加工效果评价模型的构建；（2）实现滚齿工艺参数优化种群的生成；（3）实现滚齿加工工艺参数的自学习优化。本发明的优点是：在滚齿加工过程中使用改进的反向传播神经网络和差分进化算法来改进加工工艺参数，能够实现工艺参数的自学习优化，并寻求更优的工艺参数；将优化后的工艺参数存入工艺实例集中，能够为新的滚齿加工问题提供有效的数据支持。

主权项：一种加工过程中工艺参数自学习优化的滚齿加工方法，本方法采用数控高速滚齿机实行滚齿加工，其特征在于，滚齿加工过程中，按照以下步骤进行滚齿加工工艺参数的自学习优化，具体步骤为：(1)实现滚齿加工效果评价模型的构建；以加工质量，加工时间，加工成本，能源消耗，环境影响五个方面作为评价准则，具体计算项目为表面粗糙度、切削时间、刀具费用、能耗利用率和废液量，以此构建滚齿加工效果评价模型，并用公式：计算某代种群的滚齿加工效果综合评价值，其中M₁,M₂,M₃,M₄,M₅分别是表面粗糙度、切削时间、刀具费用、能耗利用率的倒数、废液量在当次加工过程中的计算值，并存储在数据库中，M₁^*,M₂^*,M₃^*,M₄^*，M₅^*分别是上述表面粗糙度、切削时间、刀具费用、能耗利用率的倒数和废液量的计算值在数据库中的最小值，这些值只有在该代种群都加工完后才能得到，FIT为当次滚齿加工效果综合评价值；(2)实现滚齿工艺参数优化种群的生成；运用改进的反向传播神经网络算法使得决策输入变量集转化为决策输出变量集，由决策输出变量集构成滚齿工艺参数优化种群，决策输入变量包括工件模数、压力角、齿数、螺旋角、齿宽、材料、布氏硬度、精度等级、齿坯直径、滚刀头数、滚切类型和切削深度，决策输出变量包括滚刀转速、切削速度和进给量，由决策输入变量和决策输出变量组成工艺实例，将滚齿加工效果综合评价值不超过5.1的工艺实例组成工艺实例集；(3)实现滚齿加工工艺参数的自学习优化；运用步骤(2)中得到的滚齿工艺参数优化种群进行滚齿加工，种群规模为NP，按照(1)中的计算方法，计算每个工艺实例I的滚齿加工效果综合评价值，I＝1,2,…,NP，得到并更新种群全局最优工艺实例GBEST，若满足截止条件，则用GBEST表示的工艺参数组进行后续的滚齿加工；否则依次进行如下操作：种群变异、交叉以及选择；然后循环上述步骤，直到最终满足截止条件，同批次的相同工件就以GBEST表示的工艺参数组进行加工，并同时将GBEST表示的工艺参数组存入工艺实例集，完成滚齿加工工艺参数的自学习优化。

关键词：

法律状态：生效

IPC专利分类号：G06N3/02